[发明专利]多径信道下基于图像处理的正交幅度调制类内识别方法

摘要

本发明公开了一种多径信道下基于图像处理的正交幅度调制类内识别方法，主要解决现有技术在低信噪比下识别率低，需存储数据量大的不足，其实现过程是：首先对接收信号恢复到基带；然后对基带采样序列进行多模均衡；再将处理后的基带采样序列映射到复平面上并转化为一幅二进制图像；提取描述图像轮廓的特征量F1和区分16QAM和64QAM信号的特征量F2；将特征量F1与设定的图像轮廓门限th1相比识别出信号是否为32QAM信号，若不是32QAM信号，将特征量F2与设定的峰值高度门限th2相比，识别出信号为16QAM或64QAM信号。本发明在多径信道、低信噪比环境下对MQAM类内信号的识别识别率在5dB以上达到97％，可用于信号探测后，在解调信号之前所必需的调制方式识别。

主权项

一种多径信道下基于图像处理的正交幅度调制类内识别方法，包括如下步骤：(1)设经过多径信道后的基带信号采样序列为： y ( n ) = Σ k = 0 L - 1 h k x ( n - n k ) + g ( n ) , 其中：k＝0，1，…，L-1为长度为L的多径信道的各径标号，hk与nk分别为第k条径的衰落系数和时延，g(n)是具有0均值和未知方差的加性高斯白噪声，x(n-nk)是信源的基带信号采样序列x(n)延迟nk个采样点所得的序列；(2)对上述的接收采样序列y(n)进行功率归一化，之后再进行多模均衡，输出的采样序列为：z(n)＝W(n)*y(n)，其中符号*代表卷积，W(n)为W(n)的共轭，W(n)，n＝0，1，…，N-1为长度为N的均衡器抽头系数，抽头系数迭代公式为：W(n+1)＝W(n)-με(n)y(n)其中μ为迭代步长，ε(n)为误差信号ε(n)的共轭，误差信号：ε(n)＝εR(n)+jεI(n)，εR(n)＝zR(n)(|zR(n)|2-RR)，εI(n)＝zI(n)(|zI(n)|2-RI)，其中，zR(n)和zI(n)分别为均衡后采样序列z(n)的实部和虚部， R R = E { | x R ( n ) | 4 } E { | x R ( n ) | 2 } , R I = E { | x I ( n ) | 4 } E { | x I ( n ) | 2 } , 称为发散常量，其中，xR(n)和xI(n)分别为信源基带信号采样序列x(n)的实部和虚部，在未知调制方式的情况下，取RR＝RI＝0.85；(3)将复平面上的序列z(n)转化为一幅128×128像素的二进制图像；(4)提取二进制图像中描述图像轮廓的特征量F1，将该特征量F1与设定的图像轮廓门限th1进行比较，若F1＞th1，判为32QAM信号，若F1＜th1判为16QAM或是64QAM信号，并进入步骤(5)；(5)提取二进制图像中区分16QAM和64QAM信号的特征量F2，将该特征量F2与设定的峰值高度门限th2进行比较，若F2＞th2，判为16QAM信号，若F2＜th2判为64QAM信号。