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浅谈高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现
 摘 要:基于高阶累积量的数字调制信号识别算法在低信噪比环境下识别率较低。针对这一问题,提出了高阶累积量的改进算法,通过调整特征参数的判别顺序先识别出ASK信号的方式,取得了较好的效果。讨论了该算法的FPGA设计,并利用Virtex-4开发板对该设计进行硬件协同仿真测试。测试结果表明,该算法在低信噪比环境下对2ASK,4ASK,4PSK,16QA信号的识别率有显著提高。在信噪比为4 dB时,对2ASK,4ASK信号的识别率分别为93.4%,100%。在信噪比为2 dB时,对4PSK,16QA信号的识别率最高,达到了99.7%。
  关键词:Syste Generatr; FPGA; 调制识别; 高阶累积量
    
  An Iprved High-rder uulant Algrith fr dulatin
  Regnitin and Its FPGA Ipleentatin
  LI Yue-zhen, GU in
  (Suth-entral University fr Natinalities, uhan 430073, hina)
  Abstrat: The digital dulatin regnitin algrith based n higher-rder uulant has a l regnitin rate in l SNR envirnent. An iprved higher-rder uulant algrith is intrdued t slve the prble. It ahieved better effet by adjusting the deisin rder f harateristi paraeters, and identifying ASK signal firstly. It ipleented the FPGA design f the algrith, and the hardare -siulatin test ith the help f Virtex-4 develpent bard. The test results sh that the algrith has signifiantly iprved the regnitin rate f 2ASK, 4ASK, 4PSK and 16QA signal in l SNR envirnent. The regnitin rates f 2ASK, 4ASK signal are 93.4%and 100% hen SNR is 4dB. hen SNR is 2dB, the regnitin rates f 4PSK and 16QA signal are the highest, reahing 99.7%.
  Keyrds: Syste Generatr; FPGA; dulatin regnitin; higher-rder uulant
  
  0 引 言
  由于数字调制信号越来越多地应用于通信信号处理领域,因此对数字信号调制识别的研究也越来越多。传统的调制识别的判决方法有:决策判决法、高阶累积量算法和人工神经网络算法等。但是决策判决法在低信噪比环境中识别率不高,而基于人工神经网络的识别方法计算复杂度较高。信号的高阶累积量算法具有很好的抗噪性能,故对基于高阶累积量的通信信号调制识别算法的研究受到了广泛重视[1]。文献[2]利用高阶累积量实现了对2ASK/BPSK,4ASK,4PSK,2FSK,4FSK信号的分类。文献[3]利用四阶和六阶累积量实现了对2ASK,4ASK,8ASK,QPSK,8PSK,16QA信号的分类。文献[4]利用二、四、六阶累积量实现了对2ASK/BPSK,4ASK,QPSK,2FSK,4FSK,8FSK,16QA信号的分类。文献[5]对高阶累积量的四阶、五阶累积量进行了优化和仿真,但是在低信噪比的环境下,对信号的识别率都不高。
  在寻找更优识别算法的过程中,以往的研究更多的把注意力放在了识别算法上,而没注重算法的硬件设计与实现。Syste Generatr fr DSP是Xilinx公司开发的一款理想的DSP开发软件,它对数字信号处理单元进行系统建模,并将模型转换成可靠的硬件实现,是连接数字信号处理高层系统设计与Xilinx FPGA实现的桥梁。针对上述问题,本文提出了高阶累积量的改进算法,并在Syste Generatr中实现了算法的FPGA设计。
  1 高阶累积量的改进算法
  数字信号的调制识别通常经过三个步骤:接收信号预处理、特征参数提取和调制方式识别。然而实现信号调制识别的关键环节是从接收信号中提取出用于识别的特征参数。下面首先介绍高阶累积量算法是如何提取用于调制识别的特征参数的。
  1.1 特征参数的提取
  首先给出高阶矩的定义,对于一个具有零均值的复随机过程X(t),其p阶混合矩可表示为[2]:pq=E[X(t)p-qX*(t)q]。其中,*表示函数的共轭。然后定义高阶累积量如下:
  20=u(X,X)=20
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浅谈高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现

摘 要:基于高阶累积量的数字调制信号识别算法在低信噪比环境下识别率较低。针对这一问题,提出了高阶累积量的改进算法,通过调整特征参数的判别顺序先识别出ASK信号的方式,取得了较好的效果。讨论了该算法的FPGA设计,并利用Virtex-4开发板对该设计进行硬件协同
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