第4章 通信侦察系统的信号处理解析

2012-9-25 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 1 幅度均值 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 3 频率平方均值幅度均值A是基于瞬时幅度的统计参数，其定义为 1 Ns (4.3-其中，Ns为取样点数；a(i为信号的瞬时幅度。

2 频率峰值瞬时频率平方均值μf2定义为：绝对相位标准差频率峰值μf42是基于瞬时频率的统计参数，定义为绝对相位标准差σap定义为：-46 -9-25 其中，f(i是信号瞬时频率；E{·}是统计平均。

2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所
哈尔滨工业大学通信技术研究所 2 (4.3-48 92 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别其中：是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平；是在全部取样数据Ns中属于非弱信号值的个数；
是经零中心化处理后瞬时相位的非线性分量，在载波 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 5 修正的绝对相位标准差σap2 功能：反映绝对相位变化的参数。

4PSK瞬时相位有4个值，8PSK瞬时相位有8个值。

根据σap可将
（2PSK）与（4PSK或8PSK）加以区分。

对4PSK与8PSK的瞬时相位
作如下处理：完全同步时有：其中，-
是瞬时相位。

，
非弱信号段：指信号幅度满足一定的门限电平要求的信号段。

2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 93 2012-9-
-49 94 哈尔滨工业大学通信技术研究所 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 2. 调制识别分类器 1 幅度均值A的性能功能：用来区分恒包络和非恒包络信号。

可区分(MASK、 16QAM信号和(MFSK、MPSK信号。

原因：MASK和16QAM包络非恒定，即瞬时幅度不为常数，所以瞬时幅度减1的绝对值不为零，其均值也不为零。

MFSK信号：包络为常数1，瞬时幅度减1的绝对值为零，其均值也为零； MPSK信号：虽受信道带宽限制，在相位变化时刻会产生幅度突变，但其幅度均值A接近零。

故通过选择合适门限
t1(A，可实现上述功能。

2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 95 4.3.4 基于
统计矩的数字通信信号调制识别对于2ASK、4ASK和16QAM幅度调制信号，由于瞬时幅度存在差异，故幅度均值A不同，通过设置适当门限t2(A和t3(A，可
将2ASK、4ASK和16QAM加以区分。

利用此参数能将信号分成四类：
2ASK、、、、MPSK。

各特征参数的基本性能：图4.3-11 幅度均值A随信噪比的变化情况 96 16
2012-9-25 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 2 频率峰值的性能功能：μf42可以区分频率调制和相位调制信号。

4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 3 频率平方均值的性能功能：频率平方均值μf2用来区分2FSK和4FSK信号。

原因：2FSK瞬时频率有2个值，而4FSK瞬时频率有4个，所以当信噪比大于10dB时，通过设置合适的门限t(μf42，就可以利用此参数将信号区分为两类：(2FSK、 4FSK和(2PSK、 4PSK、8PSK。

2FSK信号频率平方均值小于4FSK信号的频率平方均值。

通过设置适当的特征门限t(μf2就可区分2FSK信号和4FSK信号。

图4.3-12 μf42随信噪比的变化情况 97 2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 98 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 3 频率平方均值的性能 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 4 绝对相位标准差参数σap的性能功能：用来区分（2PSK、(4PSK或8PSK信号。

原因：2PSK信号只有2个相位值，故其零中心归一化相位绝对值为常数，不含相位信息，即σap=0。

对于4PSK、8PSK信号，其瞬时相位有4个值或8个值，故其零中心归一化相位绝对值不为常数，即σap≠0。

所以通过选取一个合适的门限t(σap，即可将(4PSK、8PSK信号和(2PSK 信号区分开。

图4.3-13 μf2随信噪比的变化情况 2012-9-25 99 2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 100 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 4 绝对相位标准差参数σap的性能 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 5 修正的绝对相位标准差的性能功能：可区分4PSK与8PSK信号。

利用此参数可以很好地区分两类信号： (4PSK、8PSK 和2PSK。

原因：4PSK瞬时相位有4个值，8PSK瞬时相位有8个值。

4PSK信号处理后φ2(i只取2个不同的值，它们等概且绝对值相等，符号相反，零中心归一化瞬时相位的绝对值为常数，即σap2=0。

8PSK信号处理后φ2(i取4个不同的值，它们等概且两两符号相反，所以零中心归一化瞬时相位的绝对值不是一个常数，即σap2≠0。

通过设置适当的门限t(σap2，即可将
4PSK和8PSK 区分。

2012-9-25 图4.3-14 σap随信噪比的变化情况 101 2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 102 17
2012-9-25 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别信号识别：当信噪比大于10dB时，利用此参数可以很好地区分两类信号：4PSK 和8PSK。

对于任意一个2m进制的PSK信号，只要将其瞬时相位进行一次处理，再进行m－1次处理，总能将其2m个瞬时相位变化为两个等概且绝对值相等，符号相反的瞬时相位值，即σap2=0，选择合适的门限t(σap2，就可以区分多进制PSK信号。

图4.3-15 σap2随信噪比的变化情况2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 103 2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 104 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别根据决策树理论，树分类器识别流程如图4.3-16所示。

4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别根据决策树理论，树分类器识别流程如图4.3-16所示。

(2 对于非恒定包络信号，如 (1 计算待识别信号的幅度均值 A，与门限t1(A比较，将待识别的 2ASK、4ASK、16QAM
信号，将信号分成两类：非恒定包络信号和恒定包络信号，即 (2ASK、参数A与门限t2(A比较，将其再细 4ASK 、 16QAM 和 (MPSK MFSK 分成两类： 2ASK 和、 (4ASK 、两类。

参考图4.3-11。

(3 对于 4ASK 、16QAM 信号，用其参
16QAM 。

参考图4.3-11。

数A与门限 t3(A比较，将其分成两类： 4ASK和
16QAM。

参考图4.3-11。

图4.3-16 基于决策理论的数字调制信号分类器 2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 105 (4 对于相位调制信号对于恒定包络MPSK、(6 MFSK 信号，计算待识别 (7 对于4PSK、 2PSK 、 4PSK、8PSK，信号的频率峰值参数μf42， (5 对于频率调制信号2FSK 、 8PSK信号，计算计算待识别信号的绝对通过与门限t(μf42比较， 4FSK，计算待识别信号的频信号的修正绝对相位标准差σap与门限将其分成两类： (2FSK、率平方均值μf2与门限t(μf2t 比较，
相位标准差σap ( σ 比较，将其分成两 2与 ap 4FSK和(2PSK、4PSK、将其分成两类：2FSK和4FSK 。

门限t(σap2比较，类： 2PSK 和(4PSK 、。

8PSK 。

参考图4.3-12 参考图4.3-13。

将其分成两类： 8PSK。

参考图4.3-14。

4PSK和8PSK。

4.3-16 参考图4.3-15图。

2012-9-25 基于决策理论的数字调制信号分类器哈尔滨工业大学通信技术研究所 106 4.3.4 基于统计矩的数字通信信号调制识别结束图
4.3-16 基于决策理论的数字调制信号分类器注意：依托五个特征参数，采用决策树进行分类识别，可以达到较好的识别效果，当信噪比大于10dB以上时，正确识别概率大于98％。

2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所■ 107 2012-9-25 哈尔滨工业大学通信技术研究所 108 18。