第２５卷第６期 ２０１０年１２月 郑州轻工业学院学报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＺＩ－ＩＥＮＧＺＩ－ＩＯＵ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＬＩＧＨＴ ＩＮＤＵＳＴＲＹ｛Ｎａｍｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ｝ Ｖ０１．２５ Ｎｏ．６ Ｄｅｅ．２０１０ 文章编号：１００４—１４７８（２０１０）０６—０１２２—０３ 多径信道下ＯＦＤＭ调制类型盲识别算法 李艳玲 （河南农业大学信息与管理科学学院，河南郑州４５０００２） 摘要：针对多径信道下ＯＦＤＭ信号识别难的问题，提出一种利用ＯＦＤＭ信号的３阶累积量近似为０， 而单载波信号的３阶累积量为非零值的特征来识别ＯＦＤＭ信号与单载波信号的算法．仿真结果表 明，该算法具有一定的抗多径能力，并能够有效提高识别性能． 关键词：调制盲识别算法；高阶累积量；多径信道；ＯＦＤＭ信号 中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标志码：Ａ Ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｂｌｉｎｄ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｉｄｅｎｔｉｉｃａｔｉ０ｎ Ｏｆ ｆＯＦＤＭ ｓｉｇｎａｌ ｉｎ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｃｈａｎｎｅｌ ＬＩ Ｙａｎ—ｌｉｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＩｎｆｏｒ．ａｎｄ Ｍａｎ．Ｓｃｉ．，Ｈｅ ｎｕｌ１．Ａｇｒ．Ｕｎｗ．，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌ＇￣ｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＯＦＤＭ ｓｉｇｉｎａｌ ｉｎ ｍｕｈｉｐａｔｈ ｃｈａｎ— ｎｅｌ，ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｄｕｅ ｔｏ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｚｅｒｏ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ—ｏｒｄｅｒ ｃｕｍｕｌａｎｔ ｏｆ ＯＦＤＭ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｎｏｎｚｅｒｏ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｒｒｉｅｒ ｓｉｇｎａｌｓ，ｔｈｒｅｅ—ｏｒｄｅｒ ｃｕｍｕｌａｎｔ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｌａｓｓｉｆｙ ｔｈｅ Ｍｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ＯＦＤＭ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｒｒｉｅｒ ｓｉｇｎａｌｓ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｈｍ ｔｐｏｓｓｅｓｓｅｓ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｂｌｉｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ｈｉｇｈｅｒ—ｏｒｄｅｒ ｃｕｍｕｌａｎｔ；ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｃｈａｎｎｅｌ； ＯＦＤＭ ｓｉｇｎａｌ ０ 引言 通信信号调制识别的基本任务就是在多信号 环境和有噪声干扰的条件下确定接收信号的调制 方式和其他信号参数，为进一步分析和处理信号提 供依据．随着通信技术的发展，无线通信环境日益 中显示出优越性能，它不但可以提高频谱利用率， 还可以克服信道的频率选择性衰落，因此已被广泛 应用或考虑于不同的系统中．它不但是宽带无线接 入领域的发展趋势，还将成为下一代移动通信的关 键技术之一．目前的信号识别技术中，由于单载波 信号的特征容易提取，所以对于单载波调制类型识 别的研究成果较多ｕ Ｊ．但对于ＯＦＤＭ调制技术，由 复杂，通信信号在很宽的频带上采用不同调制参数 的调制样式．如何有效地监视和识别这些信号，在 军事和民用领域都是十分重要的研究课题． 于信号特征不易提取，所以该类型盲识别的研究成 果较少＿８ ．现有的研究多集中在理想高斯信道环 境，并且在低信噪比条件下识别率不高．至于信道 正交频分复用（ＯＦＤＭ）技术在众多通信新技术 收稿日期：２０１０—１１—１９ 作者简介：李艳玲（１９７６一），女，河南省平项山市人，河南农业大学讲师，西安电子科技大学博士研究生，主要研究方向为 无线通信与模式识别． 第６期 李艳玲：多径信道下ＯＦＤＭ调制类型盲识别算法 ・１２３・ 状态信息复杂的无线多径信道环境条件下，关于 ＯＦＤＭ调制类型盲识别的研究成果，则更少． 本文拟提出一种利用调制信号的３阶累积量来 识别ＯＦＤＭ的算法：利用单载波信号的３阶累积量 是非零数据、而ＯＦＤＭ信号的３阶累积量趋近于０ 这一特点，进行ＯＦＤＭ信号和单载波信号的识别． １信号模型 设经过多径信道后，接收端得到的基带信号为 Ｌ－１ ｒ（ｎ）＝∑ｈｋ（ｎ）ｓ（ｎ—ｒ ）＋ （ｎ） 其中， （ｎ）是不同路径的增益， 是不同路径 的延时，Ｌ是多径的数目，／．ｔ（１１，）是加性高斯白噪声， （ ）是待识别的信号．算法中研究的信号包括正交 幅度控制（Ｓ。 ）和Ｓ。 。 ，分别为 一１ ＳＱＡＭ（ｎ）＝ ∑（０ ＋ｊｂ‘ ０ ） （ｎ— ） ａ ，ｂ ∈｛２ —Ｍ一１，ｉ＝０，１，…，Ｍ一１｝ Ⅳ一１日一ｌ 。 （ｎ）＝ ∑∑ＣｈｅＸｐ（ｊ２ｖｒｉｈ／Ｈ）“（ — ） 其中，Ｐ是信号功率； 是单载波信号的调制阶数；日 是ＯＦＤＭ信号的载波个数；Ｃ 是ＯＦＤＭ的数据序 列，它是服从Ｉ．Ｉ．Ｄ．分布的． ２特征量的提取 由于ＯＦＤＭ信号和高斯白噪声服从渐进高斯 分布，所以ＯＦＤＭ信号和高斯白噪声高于２阶的累 积量理论值恒为０，可以利用这个特点识别ＯＦＤＭ 信号．并且，使用高阶累积量作为分析工具，理论上 可以完全抑制高斯噪声的影响． 已有的基于高阶累积量的ＯＦＤＭ调制类型盲 识别算法大都是基于４阶、６阶等偶数阶累积量的 识别算法．这些算法的基本思想是对于服从渐进高 斯分布的ＯＦＤＭ信号而言的，其大于２阶的累积量 值为０，而单载波信号的相应阶数的累积量不为０， 从而可以对单、多载波信号进行区分．如果随机过 程服从对称概率密度分布，那么它的３阶统计量趋 于０．由于单载波信号是服从对称概率密度分布的 随机信号，所以单载波信号的３阶累积量也趋于０， 从而无法区分单载波信号与ＯＦＤＭ信号．所以，已 有的基于高阶累积量的单、多载波信号的识别大多 是基于偶数阶累积量的． 但是，在低信噪比、多径瑞利衰落信道下单载 波信号经过多径瑞利衰落信道以后服从瑞利分布， 也服从非对称概率密度分布，服从非对称概率密度 分布的随机信号３阶累积量为非零值．另外，对于同 一信号集合，累积量阶数越高，理论上单载波和多 载波特征值相差越大．但是根据陈卫东［１ 关于累积 量大样本时统计特性的推论，累积量的阶数越高， 其样本估计的方差就越大，这样，识别率很有可能 变低．鉴于以上分析，本文提出利用３阶累积量来识 别单载波信号和ＯＦＤＭ信号．下面将对算法进行详 细介绍． 首先对３阶累积量应用于多径信道中的ＯＦＤＭ 和单载波盲识别机理进行理论分析．计算接收信号 的３阶累积量 ［Ｃ， （ｒ（ｎ））］＝ Ｌ－１ ．Ｉ Ｃｕｍｓ（∑ｈｉ（ｎ）ｓ（ｎ—ｒｚ）＋ （ｎ））ｌ ．＝ ｆ；０ Ｌ一１ ． Ｉ Ｃｕｍ，（∑ｈｉｆ ０ （ ）ｓ（ 一ｒｆ））＋Ｃｕｍｓ（ （ ））ｌ 。＝ 。Ｌ一１ Ｉ Ｃｕｍｓ（∑ｈｉ（ｎ）ｓ（ｎ— ））ｌ。 ＝ ｆ＝０ Ｌ－Ｉ ．ｆ∑Ｃｕｍ，（ （ｎ）ｓ（ｎ— ））ｆ 当接收信号为ＯＦＤＭ信号时，由于ＯＦＤＭ信号 具有渐进高斯性，所以有 Ｃｕｒｅ （ｓ（１７，一ｒ２）） ０ 对于多径信道中的每条路径，由于增益ｈ （１＂ｔ） 是个有限数，可得到 Ｃｕｒｅ３（ｈｆ（ｎ）ｓ（ｎ—ｒｆ））＿＋０； Ｊ Ｃ３。（ｒ（ ））Ｊ一０ 如果接收的是单载波信号，首先，无论是ＰＳＫ 或ＱＡＭ信号，都是非高斯性的，因此Ｃｕｒｅ （ｓ（，ｌ— ｒｆ））结果是非零数据．其次，由于ｈ （ｎ）ｓ（ｎ—ｒ２）， ｚ＝０，…，Ｌ一１服从瑞利分布，其概率密度非对称分 布，所以，Ｃｕｒｅ （ｈ （ｎ）５（ｎ—ｒ２））结果是非零数据， 进而Ｉ Ｃ，。（ｒ ）Ｉ是非零的，并且将表现信道的幅度 特征． ３算法仿真结果分析 在实际信道模型中，多径幅度服从指数衰减， 令ｈ Ｏｌ （ ≤ｌ，ｚ＝０，１，…，Ｏ０），ｈ 为第ｌ条多径的 响应幅度，仿真信道模型选用６条多径．多普勒频移 为４０ Ｈｚ． ・１２４・ 郑州轻二Ｉ＝业学院学报ｆ自然科学版） ２０１０年 首先介绍判决准则，将所选的４种信号经过多 比较恶劣的时候，信号识别受到很大的干扰． 径信道后的Ｉ ｃ， Ｉ值，每个信噪比点做１００次 Ｍｏｎｔｅ—Ｃａｒｌｏ试验，每组实验数据２ ０００个点，然后 ４结语 求其均值，得到的结果如图１所示． ５ ｄＢ 图１ 不同信号的３阶累积量均值 由于本文研究的是全盲识别，所以在不同的信 噪比下采用的门限值相同，将图中值代人上式，得 到门限值为０．１７．若接收的信号『 Ｉ＞０．１７，判为 单载波信号；反之，判为ＯＦＤＭ信号． 图２是基于门限判决的不同信噪比下单、多载 波的正确识别率．对于ＯＦＤＭ信号，在较低信噪比 条件下，识别率仍然能够达到１００％．对于单载波信 号，随着信噪比的变化，识别率变化很大．这是因为 单载波信号高阶累积量值收敛于信道特性，当信道 ｓＮ Ｒｌ 图２基于｛ 。ｆ的单、多载波正确识别率 基于高阶累积量估计的大样本统计特性，提出 了一种新的基于３阶累积量的ＯＦＤＭ信号盲识别 算法，该算法能适应恶劣的多径环境，不需要先验 知识，有一定的实用性． 参考文献： ［１］Ｍｏｈａｓｓｅｒｉ Ｂ Ｇ Ｄｉ６ｔ￣ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｏ０ｎ－ ｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ ｓｈａｐｅ［Ｊ］．ｓｉ酬Ｐｒｏｅｅ￣，２Ｏ００，８０（２）：２５１． 【２］Ｂｏｕｄｒｅａｕ Ｄ，Ｄｕｂｕｅ Ｃ，Ｐａｔｅｎａｕｄｅ Ｆ，ｅ￡ａ１．Ａ ｆａｓｔ鲫ｔｏｍａｔ＿ ｌＣｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄｉ协ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｎ ａ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｍｉｌｃｏｍ．２ＯＯＯ （２）：７３２． ［３］Ｓｐｏｏｎｅｒ Ｃ Ｍ．Ｏｎ ｔｈｅ ｕｔｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｉｘｔｈ．ｏｒｄｅｒ ｃｙｃｈｃ ｅｕｍｕｌａ． ｎｔｓｆｏｒＲＦ ｓｉｇｎａｌ ｃｌａｓｓ／ｆ／ｃａｔｉｏｎ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ ｏｆｔｈｅ ３４ Ａｓｉ． １ｏｍａｒ Ｃｏｎｆ ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｙｓｔ ａｎｄ Ｃｏｍｐ，Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ：ＩＥＥＥ Ｐｒｅｓｓ，２００１：８９０—８９７． ［４］Ｅｒｉｃ Ｌｉｋｅ，Ｖａｓｕ Ｃｈａｋｒａｖａｒｔｈｙ，Ｒｏｂｅｒｔ Ｈｕｓｎａｙ。ｅｔ ａ１．Ｍｏｄ． ｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｎ ｍｕｈｉｐａｔｈ ｆａｄｉｎｇ ｃｈａｎｎｅｌｓ ｕｓｉｎｇ ｃｙ－ ｃｌｉｃ ｓｐｅｃｔｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｇｌｏｂｅｃｏｍ，２００８（３）：１． ［５］ 朱雷，程汉文，吴乐南．利用循环谱和参数统计的数字 调制信号识别［Ｊ］．应用科学学报，２００９，２７（２）：１３７． ［６］ 孟玲玲，李静．基于循环谱相关方法的ＭＦＳＫ信号识 别［Ｊ］．信息铸输与接入技术，２０１０，３６（１）：２２． ［７］ 陈建鑫，刘宏立，刘述钢．基于高阶累积量的信道估计 及数字调制识别方法［Ｊ］．计算机系统应用，２００９。１８ （１１）：１７２． Ｉｓ］ 韩刚．自适应单载波、多载波调制中信号盲检测技术 研究［Ｄ】．西安：西安电子科技大学。２００３． ［９］ 冯祥，李建东．自适应ＯＦＤＭ系统中调制识别算法研 究［Ｊ］．系统工程与电子技术，２００５，２７（８）：１３２５． ［１Ｏ］吕挺岑．通信信号调制识别技术研究［ＤＪ．西安：西安 电子科技大学，２００７． ［１１］陈卫东．数字通信信号调制识别算法研究［Ｄ】．西安： 西安电子科技大学，２００１．
