电子信息对抗技术 第24卷

2009年1月第1期

高　翔,李敬辉,黄高明

改进的通信调制信号谱相关识别方法

21

方法。

表1　六类特征参数在不同调制信号下的取值

k

l

c

d

v

r

2　传统调制信号的谱相关识别方法

　　设一通信调制信号为x(t),其循环自相关函

)的傅里叶变换:数Rαx(τ

Sx(f)=

α

AMDSBSSBASKFSKBPSKMSK

20024000

110

1101/100

>0.8<0.1/0.4～0.6>0.8<0.1<0.1<1

//////>1

/////

∫

∞

-∞

)eRx(τ

α

πτ-j2f

dτ(1)

≥3

2

即为循环谱密度(或谱相关密度函数)。式中α=

n/T称为信号的循环频率,另外:)=limRx(τ

α

≥3≥2≥2

≥6

<6<6

T→∞

T

2

-

2

)eRx(t,τ

3

πα-j2t

dt=

π-j2≤1

limlim

T→∞

TT

x(t)2

-

2

(tt=

T→∞

-

2

xt+

-j2αt

)x(t-)eπdt

22

(2)

1,,理论上至少选取四种特征参数可将八种信号完全识别开来。但现实情况是,通信信号处于含噪环境中,上述提到的v、d、r三类参数在小噪比情况下稳定性较差,可利用价值不高;而对于BPSK与QPSK这两种调制信号,其fS2xc(f)在f轴上的归一化下降值都比较小,特征比较接近,较难区分。这就需要另一稳定的特征参数来弥补这一不足,在此背景下作者提出了一种改进的通信调制信号谱相关识别方法。

)为信号x(t)自相关函数。对周期函Rx(t,τ

)可以用傅里叶级数展开,即:数Rx(t,τ

∞

)=Rx(t,

τ

n=-∞

∑R

α

x

(τ)e

jn

T

∞

t

=

n=-∞

∑R

α

x

(τ)e

απj2t

(3)

α

定义Cx(f)为谱相干系数,是指在与处的谱分量的相关程度,其表达式为:

3　改进的识别方法

3.1　信号识别的其本思路

本文选取谱相关的三类特征参数k、l、c作为分类参数,其识别流程如图1所示:

Cx(f)=

α

()

ααSx(f+α/2) Sx(f-α/2)

α

(4)

不同类型的通信调制信号在谱相关图的α

轴和f轴,及它们各自的谱相干系数所表现出的特征不同,文献[9]中提到的利用信号谱相关方法所需的特征参数包括:

(1)频谱在f轴上出现δ脉冲数量k;(2)Sαx(f)在α轴上的周期谱线分布数量l;

(3)Sαx(f)在α轴上的周期谱线平均能量v;

α(4)调制信号的谱相干系数Cx(f)的最大值

c;

图1　调制信号识别流程图

(5)Sx(f)在α=±2fc处的最大归一化下降

α

值d;

αα(6)C2fc处的x(f)的最大值与Sx(f)在α=±最大归一化下降值的比值r。

表1为八种通信调制信号六类特征参数的取值情况[7]。

结合表1各特征参数的取值,通过计算幅度谱中δ脉冲函数,可以将FSK信号识别出来;当脉冲数k=2时,通过比较Sαx(f)在α轴上的周期谱线分布数量l可将AM与ASK信号区别出;当脉冲数k=2时,当l<2时,可将DSB与SSB区别出。在lΕ2时,BPSK、QPSK和MSK三种调制信