改进的通信调制信号谱相关识别方法
发布时间:2021-06-05
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高 翔,李敬辉,黄高明
改进的通信调制信号谱相关识别方法
电子信息对抗技术 第24卷
2009年1月第1期
中图分类号:TN97111 文献标志码:A 文章编号:1674-2230(2009)01-0020-05
改进的通信调制信号谱相关识别方法
高 翔,李敬辉,黄高明
(海军工程大学电子工程学院,武汉430033)
摘要:传统谱相关分类法利用不同信号在α截面上所表现的不同谱相关特征可对通信信号进行分类,需要提取六种特征参数。文章结合小波分析法估计信号的码元宽度Ts,利用谱相关提取的三种特征参数,可对常见八类调制信号进识别。仿真表明,果。
关键词:谱相关;特征参数;调制方式;小波变换
SignalModulationMode
BasedonSpectralCorrelation
GAOXiang,LIJing2hui,HUANGGao2ming
(ElectronicEngineeringCollege,NavalUniversityofEngineering,Hubei430033,China)
Abstract:Thetraditionalmethodofspectralcorrelationshouldgetsixcharacteristicparameterstoclassifycommunicationsignal.Threecharacteristicparameterswithspectralcorrelationcouldusedtoidentifyeightkindsofcommoncommunicationsignalsinthispaperwhichiscombinedwithcodewidthgetfromwavelettransform.Andsimulationshowsthatthismethodisproper.
Keywords:spectralcorrelation;characteristicparameter;modulationmode;wavelettransform
1 引言
常规功率谱分析是二维分析,不同的通信调
制信号其功率谱可能相同(如BPSK与QPSK信号)。而加入谱相关循环频率α截面谱的谱相关密度函数,可以在三维空间中将功率谱交迭在一起的信号有效地分离鉴别;在抗干扰方面,谱相关分析可利用信号的背景噪声在循环频率α非零处没有谱特征的特点,摆脱背景噪声的影响[9]。鉴于以上特点,可以利用通信信号其一阶或二阶统计特征常表现出的时间周期性,即谱相关的周期特征对调制信号进行识别。
谱相关理论由Gardner创立[1]至今,已出现不少运用谱相关理论对信号进行处理的文章。Vu2
cicDesimir[2]利用谱相关理论对MPSK信号进行分
析,DordeC.Simic[3]运用离散傅里叶变换对MSK信号进行谱相关分析。国内罗利春[4]针对Gard2ner原创文献中关于谱相关的物理功能论述不充
分进行了讨论与补充。另外,张晓林[5]、皮兴宇[6]、韩国栋[7]等人也运用谱相关理论对信号进行谱相关分析。传统的谱相关调制信号识别方法,为了对信号进行有效识别,需要提取六种特征参数。本文由小波分析法的局部性特点,在空间局部上判别出信号码元的跳变点[8],通过计算相邻跳变点之间的最小间隔,可以分析估算出信号的码元宽度Ts。结合这一特点,本文选取谱相关的三种特征参数,提出一种改进的通信信号识别
收稿日期:2008-06-04;修回日期:2008-06-23
作者简介:高翔(1982-),男,山东莱西人,硕士研究生,研究方向为通信对抗情报分析与处理;李敬辉(1955-),男,辽宁辽阳人,教授、硕
()士生导师,主要研究方向为电子战效能评估、电子战作战辅助决策等;黄高明1972-,男,湖南道县人,副教授、硕士生导师,
工学博士,主要研究方向为电子战信号处理、盲信号处理、无源探测和电子战系统作战仿真等。
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