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

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tmin值即为信号的码元估计宽度TS

。

上,因此具有很好的降噪性能。由表2的仿真结果可以看出,本文所提出的改进的通信调制信号谱相关识别方法,在较低的信噪比条件下,仍具有较高的识别率

。

图4　码元跳变点检测图

3.3　,改进

的通信调制信号特征参数的提取流程如图5所示

。

图6　调制信号识别流程图

5　结论

　　任何一种单一的信号分析方法都有其局限

性,在噪声条件下,仅仅利用信号的谱相关分析法对调制信号进行识别具有一定的困难。由于小波分析法具有空间局部性特点,其在估计数字调制信号码元宽度方面具有其它分析方法不具有的优势,且小波分析法也具有很好的抗噪性能,本文在此其础上,结合小波分析法的特点,提取通信调制信号谱相关的三种特征参数作为调制信号识别的识别参数。仿真结果证明,此种方法是有效的,具有良好的应用前景。参考文献:

[1]　GardnerWA.SpectralCorrelationofModulatedSignals,

PARTI:AnalogModulation[J].IEEETransonComm,1987,35(6):584-594.

[2]　VucicDesimir.SpectralCorrelationofPSKSignals[J].

TELSIKS,1999(10):273-276.

[3]　DordeCSimic.TheStripSpectralCorrelationAlgorithm

forSpectralCorrelationEstimationofDigitallyModulatedSignals[J].TELSIKS,1999(10):277-280.

[4]　罗利春.谱相关的原理、功能与截面谱表示[J].物

图5　特征参数提取流程图

利用提取出的调制信号码元宽度TS,完整的识别流程如图6所示。

运用本文提出的谱相关识别方法,对八种常见的调制信号进行仿真试验,在SNR=5dB和10dB时,准确的识别概率如表2所示。

表2　不同信噪比下的识别概率

AMDSB

SSBASKFSKBPSKMSKQPSK

5dB91%92%90%91%92%91%90%93%10dB94%95%94%95%94%95%95%96%

对含噪声的信号进行小波分析估计其码元宽

度时,小波变换可以把噪声均匀地分布在频率轴