对短波信号调制方式识别方法的研究
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对短波信号调制方式识别方法的研究
■ 国家无线电监测中心 于淦
无线电监测技术日新月异，无线电信号不仅更加趋于数字化，而且传统信号的“剩余容量”也被用来传送附加信息。因此，信号分析作为一种监测手段，显得越来越重要。信号分析可以在不同
层上进行，如检测、频谱分析、调制识别、模拟和数字解调、编码识别和信道译码等等。
短波信号调制方式分类或识别是通信侦察和无线电频谱管理的一项关键技术。短波信号不仅调制方式复杂多样，而且还具备实时性、频率使用的随机性（无规律性）、同频干扰和信道拥挤性、信号场强变化的动态起伏性等特性。如果能对短波信号的调制方式进行有效的分析和识别，将提高短波监测的效率。
本文主要研究短波信号（2FSK，4FSK，8FSK，BPSK、QPSK、8PSK、AM、CW等）的特征提取和调制方式的分类识别。
图1 短波信号总体流程
2 短波信号调制方式分类识别算法原理
调制识别算法所使用的信号特征是从信号的复包络、瞬时幅度、基带差分相位、瞬时频率和信号幅度谱估计得到的。针对待识别的信号采用某些特征进行类别分离，在每一子类中再根据该类的信号特征采用不同的分类法进行分类。分类流程如图2所示。
图2 短波信号调制方式分类流程
2.1 信号预处理
在短波通信中，由于信号分布相对密集，为了减少信号间的相互干扰，首先应对输入的待识别信号进行滤波处理（带通滤波或低通滤波）以滤掉带外干扰信号，然后进行信号预处理。信号预处理功能主要是完成去直流，幅度均方值归一化处理以及对信号中心频率和带宽的预估计。
2.2 AM和CW信号的分类
我们通常利用信号的频谱特性分离出AM信号和CW信号。AM信号和CW信号和其他信号相比，都不是抑制载波调制方式，它们在频谱上都属于窄单谱信号，并且AM信号是关于载波对称的频谱。
AM信号和CW信号的分类采用了过零检测法和瞬时幅度检测法。单位时间内信号经过零点的次数可以用来衡量频率的高低，即将待识别信号分段进行过零统计，AM信号的过零统计数波动很小，而CW信号的无信号段（噪声段）和有信号段的过零统计数相对波动范围大，两个统计数差异明显。噪声段的过零点数远远大于信号段的过零统计数目，从而可用来区分AM信号和CW信号。
在信号经过带通处理的情况下采用瞬时幅度检测法。利用特征参数γmax，即：
式中n为采样总数，acn(i)为在采样时刻归一化的中心瞬时幅度的值，定义为acn(i)=an(i)-1，其中an(i)=a(i)/ma，而ma为在一个信号段内计算的瞬时幅度的平均值，即：
特征参数γmax描述了信号包络起伏的特性，由于AM调制信息到载波包络，而CW信号没有，从而实现了AM和CW信号的分离。
2.3 FSK调制和PSK、多路、噪声调制的分类
由于FSK信号和PSK、多路、噪声信号的频谱存在一定差异，即PSK、多路信号的频谱为梳状谱，而FSK信号存在分离的谱峰，这对信号分离有一定作用。但在信号噪声较大或FSK信号频率分离相隔较小时，只利用频谱很难分离信号。此外可利用希尔伯特变换提取信号瞬时频率，FSK信号的瞬时频率呈现明显的台阶状，而PSK、多路、噪声信号的瞬时频率无等间隔台阶。
信号瞬时幅度、瞬时频率参数的提取是将输入的实信号x(t)进行希尔伯特变换，求得解析信号z(t)。 z(t)是一个函数，其实部为实信号x(t)，其虚部是x(t)的希尔伯特变换y(t)，即 z(t)= x(t)+ jy(t)。
解析信号的构成公式为：
瞬时幅度（信号包络）为：
瞬时相位φ(t)可由解析表示式计算如下：
tan-1{y(t)/x(t)} 若x(t)&0, y(t)&0
л-tan-1{y(t)/x(t)} 若x(t)&0, y(t)&0
φ1(t)=л/2 若x(t)=0, y(t)&0
л+tan-1{y(t)/x(t)} 若x(t)&0, y(t)&0 (8)
3л/2 若x(t)=0, y(t)&0
2л-tan-1{y(t)/x(t)} 若x(t)&0, y(t)&0。
φ1(t)是反映调制信息的非线性相位分量。由于载频误码差以用实际相位计算是以模2л来计算的，所以必须首先恢复出无折叠相位。为此首先要计算修正相位序列C(i)：
c(t-1)-2л φ1(t-1)-φ1(t)& л
c(t)=c(t-1)+2л φ1(t-1)-φ1(t)&-л(9)。
c(t-1) 其他
求得无卷叠相位：φ(t)= φ1(t)+c(t)。
瞬时频率可由瞬时相位的导数计算求得：
f(t)=(dφ(t)/d(t))*(1/2л) (10)。
2.4 PSK调制和多路、噪声调制的分类
理论上，PSK的频谱形状类似于带状，多路信号的频谱形状为梳状，噪声频谱形状无规则。实际上，由于短波通信中有较严重的多径衰落现象，PSK调制和多路、噪声调制的频谱上的差别已不明显，单从这个特征上已很难把它们分离开来。我们因此采用了速率检测和功率谱检测相结合的识别方法，检测频谱上的局部峰值，然后按频率大小排序，计算峰值间的频率差来统计频率差的离散度。PSK的频谱的离散度相对大，而多路信号的离散度相对较小。另外，可从信号的瞬时频率上统计信号的跳变点来大致测信号的速率。多路和噪声的瞬时频率的跳变点频繁且无规律性，而PSK信号的跳变相对有规律性，从而区分多路、噪声信号和PSK信号。
2.5 多路信号和噪声的分离
利用多次相关函数分离Noise和多路信号。设输入信号为，则相关函数的计算式为：
式中为样本总数。
由于Noise信号的相关性较弱，因此其近似为冲击函数，在多次利用上式计算后仍有较明显峰值，而多路信号则没有峰值，从而实现了分离。对于Noise和多路的分离还必须利用信号频谱特性，可统计信号幅度谱变化的激烈程度，噪声信号的幅度谱变化激烈，而多路信号相对平缓。
2.6 BPSK、QPSK、8PSK信号的分类
我们采用四阶累积量法和相位直方图统计法对MPSK信号进行分类，计算出MPSK信号差分相位序列的累量不变量分类特征。这里采用欧氏距离测度分类方法对MPSK信号进行分类。
判决准则为：
其中，是从接收的待分类数据序列中提取的特征。
首先利用延迟乘积法来计算MPSK信号差分相位序列，可以避免载波测不准的问题。
延迟式： (14)。
对于MPSK信号有：
式中为加性窄带噪声。为了减小信号包络起伏和噪声对信号幅度的影响，利用希尔伯特变换求取解析信号和信号幅度，并进行恒包络整理得：
根据上两式得：
式中θ1为原信号的基带相位信号，θ2为延迟信号的基带相位信号。考虑到MPSK信号的相位旋转，不失一般性，令θ1、θ2为：
式中φ0为固定起始相位。当延迟时间τ足够大时，认为θ1、θ2独立，有：
即θ1-θ2仍为M进制相移键控的基带相位信号。根据(21)、(22)式求得基带相位信号并写成离散形式为：
这样即实现了MPSK信号基带相位信号的提取。
可采用相位直方图统计法来实现低速2PSK、4PSK和8PSK信号的分离，采用基于四阶累积量来实现高速2PSK、4PSK和8PSK信号的分离。
相位直方图统计法类似于MFSK信号的分类法，这里不再详细说明。
上述方案原理综合了信号的瞬态特征和频谱特性对信号进行分类识别，经实际接收到的信号测试，本算法有一定的实用性。
3 短波信号的识别举例
在实际工作中，通过对监测的信号进行音响识别、频谱波形比较及分析，调制方式、调制速率的测试，编码特征、发射的瞬态特征的捕获分析及台标识别等，来判断和区分信号的属性正常与否。并根据上面所述识别原理，对短波信号的基本特性（时间特性、频率特性、能量特性和信息特性）进行分析判断。
短波信号的时间特性表现为信号的持续时间、周期、电压的平均值及时间关系曲线等；短波信号的频率特性表现为信号的频率成分、信号的频谱和信号的带宽等；短波信号的能量特性表现为每个信号都具有或多或少的能量或信号功率；短波信号的信息特性表现在信号是由消息转换来的，信号中携带着信息。我们在工作中通过信号的音响、中频频谱、音频频谱和一些分析软件发现短波信号的特性，从而判断其调制方式。
3.1 MORSE信号的识别
MORSE电码是用点、划两种符号组成，一个点为一个基本信号单位，一个划的长度等于3个点的长度。在一个字母或数字内，各点、划的之间的间隔为2个点的长度，字母与字母、数字与数字之间的间隔为7个点的长度。
熟悉MORSE电码的操作人员可从其音响辨别其调制方式，直接抄出呼号及报文。不熟悉MORSE电码的操作人员，可通过信号分析软件显示的点划比例进行辨别其调制方式，对照莫尔斯电码表也可抄出呼号及报文。
图3 MORSE的点划比例
根据图3分析软件显示的点划比例，对照莫尔斯电码表我们可抄出“W CI4W V JAH”。
3.2 FSK信号的识别
频移键控信号是用不同频率的载波来传递数字消息的,简称FSK。常见的FSK有：2FSK、3FSK、4FSK、6FSK、8FSK、MFSK、34FSK、3路FSK、7路FSK和10路FSK等等 。
（1）2FSK信号调制方式的识别
在二进制频移键控信号中，载波的频率受调制信号的控制。二进制数字信号的“1”对应载波频率ω1，“0”则对应载波频率ω2，2FSK是用2个频率的载波来传递数字消息。
音响特点：两个频率交替发报的声音，连续的或断续的“嘟”声。速率较慢时，可直接从其音响辨别其调制方式；速率快时，要通过分析软件来辨别。
图4 2FSK瞬时中频频谱图
图5 2FSK时频分析图
图6 2FSK包络图
从中频频谱图上(见图4)可看出此信号存在分离的谱峰，两个频率交替发报。从时频分析图上(见图5)可看出，信号的载波频率随着调制信号1或0变化：在时域，2FSK的包络是恒定的，而在频域，在两个载波频率处分别有一个极大值，这是2FSK信号区分于其他数字调制信号的重要特征(见图6)。因此可识别出此信号是2FSK信号。
（2）7路FSK信号调制方式的识别
7路FSK信号属于多路的一种，每一路即是一个FSK信号。其音响似风声，与PSK调制方式的信号相像，比较易混。但使用信号分析软件，可识别其调制方式。
从时频分析图上，我们可以数出有7路的FSK信号，且每一路FSK信号的载波频率随着调制信号1或0而变，但每两路之间的频率太近，数起来易出错。包络图上显示频率的最低端是此信号的载频，共有7个包络，每个包络中是一路FSK，可明显识别出此信号是一个7路FSK信号。
3.3 PSK信号的识别
相移键控信号是利用载波的相位变化传递信息，简称：PSK信号。常见的PSK有：BPSK、QPSK、8PSK、2路QPSK、8路QPSK、12路QPSK、16路QPSK、19路QPSK、20路QPSK、39路QPSK等等。
（1）QPSK信号的识别
四相相移键控QPSK信号，是用载波的4种不同相位来表征数字信息的，4种不同相位可代表4种不同的数字信息。我们将输入的二进制数字序列αn∈{0,1}n＝1,2,…,n，进行分组，可以有四种组合（00,10,01,11），然后用载波的四种相位来分别表示它们。由于每一种载波相位代表两个比特信息，所以每个四进制码元又被称为双比特码元。表1是双比特码元与载波相位的对应关系。
表1 双比特码元与载波相位的对应关系
QPSK信号从理论上讲，频谱形状类似于带状，而实际上由于短波通信中有较严重的多径衰落现象，QPSK调制和多路、噪声调制的频谱上的差别已不明显，从其音响、中频频谱图和时频分析图中很难辨别其调制方式，若将信号调至最佳频率，利用分析软件的星座图，很容易观察到此信号载波的4个不同相位，从而识别其调制方式。
（2）12路QPSK信号的识别
12路QFSK信号属于多路的一种，是12路信号并发，每一路即是一个QPSK信号。其音响为连续的“嗡嗡”声，不易从其声音辨别调制方式，可利用信号分析软件进行识别。
在时频分析图上，此信号瞬时频率的跳变点频繁且无规律性，可判断为多路信号。在包络图上，频率的最低端是载频，再依次数出有12个包络，每个包络中是一路QPSK，可明显识别出此信号是一个12路QPSK信号。
短波信号调制方式的分类识别一般可采用决策理论和统计模式进行分类，难点在于对信号特征参数的提取。上面讨论了短波常见信号调制方式的分类识别常用方法的原理和实际工作中的应用。统计模式分类法流程首先对信号进行特征提取，然后将提取的特征参数与样本进行比较，如果匹配得足够好就可确定该分类信号与样本具有相同的调制方式；决策理论法就是通过选择某信号的特征与某已知信号的特征具有最大似然比，从而确定信号的调制方式。由此看出，不管是哪种分类方法，首先要找出分类信号的特征参数，只有找出特征参数，才能利用上面方法进行分类识别。
操作人员在对信号分类识别前，要掌握各种调制信号特征，这些特征可以是听到的音响，也可以是看到的各种图形和参数。这些图形和参数是通过对信号进行处理（如CoolEdit2000处理软件）得到的时域、频域、能量域等的图形和参数，如信号的波形、频谱、信号变化特征等。掌握了这些特征后，就可以对信号的调制方式进行分类识别。
对信号的分类识别在信号侦察方面非常重要，在军事领域也有重要的价值。随着技术的进步，信号调制方式的分类识别已经成为国内外通信侦察的重点，但对信号的个体识别很困难，对信号分类识别的方法也是值得人们去研究。本文根据实际工作经验，按一定的算法原理，提取特征参数，进行分类识别，并在实际工作中得到了一定的应用。
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请扫描分享到朋友圈短波语音去噪增强技术研究--《解放军信息工程大学》2011年硕士论文
短波语音去噪增强技术研究
【摘要】：短波语音通信由于其传播距离远、便携性好、技术成熟,在军事和日常生活等多方面得到了广泛应用。但短波信道极易受到自然和人为干扰,严重影响了通信质量。因此如何有效降低背景噪声,精确检测各种干扰信号的频率,并对其进行抑制或滤除一直是人们研究的热点。本文在深入研究短波语音信号特点的基础上,建立背景噪声和窄带干扰混合模型,运用现代信号处理的相关方法,给出了一种短波语音去噪增强模型。仿真证实此模型对实际采集的短波语音信号去噪处理是有效的。
主要研究内容和成果如下:
1、针对短波语音信号背景噪声的特点,提出一种基于小波能量熵的语音端点检测算法。将含噪语音信号进行小波分解,根据语音帧和噪声帧小波能量熵的差值,应用门限判决,对其进行区分。从而有效提高了较低信噪比下语音信号端点检测的正确率,仿真表明算法在短波信道类背景噪声下是有效的。
2、研究了经典的统计模型语音增强算法,针对幅度谱最小均方误差估计算法和对数域最小均方误差估计算法在较低信噪比下的残留音乐噪声问题,提出了一种基于能量谱熵的对数域最小均方误差估计算法,改善了传统算法残留的音乐噪声,提高了舒适度。
3、针对短波语音信号中的窄带干扰问题,将改进的最小量控制递归平均噪声估计算法(improved minima controlled recursive averaging algorithm)与窄带干扰检测相结合,给出了一种精确度较高的子带语音干扰检测算法。仿真表明与传统的干扰检测算法相比,本算法可有效保护语音帧的高能量谐波分量,较好解决了浊音段能量谱容易被误判为窄带干扰而造成的语音损伤的问题。
4、当窄带干扰和语音信号频谱重叠时,若采用传统的陷波算法处理会对语音信号造成一定的损伤。本文根据人耳听觉掩蔽效应自适应调整陷波因子,提出一种谱减算法和传统陷波算法相结合的抑制窄带干扰的陷波算法,仿真证实与传统陷波算法相比,该算法不但有效提高了信噪比,而且减小了短波语音信号的失真,取得了较好的听觉效果。
5、针对短波语音信号中背景噪声和窄带干扰混杂而难以滤除的特点,将背景噪声过滤和自适应陷波算法结合,采用递归迭代的方法估计噪声,克服了窄带干扰对语音端点检测的影响,给出了一种短波语音去噪模型。仿真证实此方法可有效降低背景噪声并滤除窄带干扰,达到了短波语音增强的目标。
【关键词】：
【学位授予单位】：解放军信息工程大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：TN912.35【目录】：
表目录7-8图目录8-10摘要10-11ABSTRACT11-13第一章 绪论13-19 1.1 课题研究的背景和意义13-17 1.2 论文主要工作17-18 1.3 论文结构安排18-19第二章 短波语音增强相关理论19-25 2.1 语音和噪声的特点19-21
2.1.1 语音信号的特点19-21
2.1.2 噪声特点及分类21 2.2 短波语音及窄带干扰特点21-23
2.2.1 短波语音背景噪声基本特征22
2.2.2 短波语音窄带干扰的特点22-23 2.3 短波语音增强方法及要解决的关键问题23-24
2.3.1 短波语音增强基本方法23
2.3.2 关键技术分析23-24 2.4 本章小结24-25第三章 基于小波能量熵的语音端点检测算法25-39 3.1 引言25 3.2 语音预处理25-27
3.2.1 语音信号预加重26
3.2.2 加窗分帧26-27 3.3 基于能零比 EZR（Energy Zero Ratio）的端点检测算法27-29
3.3.1 理论基础27-28
3.3.2 EZR 端点检测算法实现28-29 3.4 基于能量熵的端点检测算法29-32
3.4.1 理论基础29-30
3.4.2 方法实现30-32 3.5 基于小波能量熵的端点检测算法32-35
3.5.1 理论基础32
3.5.2 小波能量熵32-33
3.5.3 自适应分层33-34
3.5.4 改进的自然加权因子34-35 3.6 仿真结果分析35-38
3.6.1 实验仿真分析35-38
3.6.2 结论38 3.7 本章小节38-39第四章 基于能量熵统计模型的语音增强算法39-51 4.1 引言39 4.2 传统统计模型语音增强算法39-43
4.2.1 理论基础39-40
4.2.2 方法实现40-43 4.3 基于能量熵统计模型语音增强算法43-45
4.3.1 理论基础43
4.3.2 算法实现43-45
4.3.3 仿真结果45 4.4 基于熵差的改进加权算法45-46 4.5 语音质量的客观评价46-48
4.5.1 信噪比46-47
4.5.2 分段信噪比47
4.5.3 频域失真测度47-48 4.6 实验仿真48-50 4.7 本章小结50-51第五章 子带语音干扰检测及自适应陷波算法51-66 5.1 引言51 5.2 子带语音干扰检测算法51-57
5.2.1 传统干扰检测51-54
5.2.2 语音谐波特性54-55
5.2.3 子带干扰检测算法55-57 5.3 基于IMCRA 噪声估计的自适应陷波算法57-61
5.3.1 传统陷波算法57
5.3.2 谱减平滑陷波算法57-58
5.3.3 IMCRA 噪声估计下的自适应陷波算法58-61 5.4 仿真结果比较分析61-65
5.4.1 实验数据仿真61-62
5.4.2 短波窄带干扰检测及陷波结果62-65 5.4 本章小结65-66第六章 短波语音增强系统设计66-75 6.1 引言66 6.2 去噪模型人工修正66-70
6.2.1 噪声残留度和语音损伤度的选择66-68
6.2.2 窄带干扰对于语音端点检测的影响68-69
6.2.3 系统模块组成及整体流程设计69-70 6.3 结果比较70-74
6.3.1 实验仿真数据结果比较70-72
6.3.2 真实短波信号处理结果72-74 6.4 本章小结74-75结束语75-76参考文献76-79作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作79-80致谢80
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