0 导言
因为数字调制信号越来越多地应用于通讯信号处理范畴，因而对数字信号调制辨认的研讨也越来越多。传统的调制辨认的判定办法有：决议计划判定法、高阶累积量算法和人工神经网络算法等。可是决议计划判定法在低信噪比环境中辨认率不高，而依据人工神经网络的辨认办法核算杂乱度较高。信号的高阶累积量算法具有很好的抗噪功能，故对依据高阶累积量的通讯信号调制辨认算法的研讨受到了广泛重视。文献使用高阶累积量完结了对 2ASK／BPSK，4ASK，4PSK，2FSK，4FSK信号的分类。文献使用四阶和六阶累积量完结了对 2ASK，4ASK，8ASK，QPSK，8P-SK，16QAM信号的分类。文献使用二、四、六阶累积量完结了对 2ASK／BPSK，4ASK，QPSK，2FSK，4FSK，8FSK，16QAM信号的分类。文献对高阶累积量的四阶、五阶累积量进行了优化和仿真，可是在低信噪比的环境下，对信号的辨认率都不高。
在寻觅更优辨认算法的进程中，以往的研讨更多的把注意力放在了辨认算法上，而没重视算法的硬件规划与完结。System Generator for DSP是Xilinx公司开发的一款抱负的DSP开发软件，它对数字信号处理单元进行体系建模，并将模型转换成牢靠的硬件完结，是衔接数字信号处理高层体系规划与Xilinx FPGA完结的桥梁。针对上述问题，本文提出了高阶累积量的改善算法，并在System Generator中完结了算法的FPGA规划。
1 高阶累积量的改善算法
数字信号的调制辨认一般经过三个进程：接纳信号预处理、特征参数提取和调制办法辨认。但是完结信号调制辨认的关键环节是从接纳信号中提取出用于辨认的特征参数。下面首要介绍高阶累积量算法是怎么提取用于调制辨认的特征参数的。
1．1 特征参数的提取
首要给出高阶矩的界说，关于一个具有零均值的复随机进程X（t），其p阶混合矩可表明为：Mpq=E［X（t）p-qX*（t）q］。其间，*表明函数的共轭。然后界说高阶累积量如下：
设信号的能量为E，使用文献中提出的算术均匀来替代核算均匀的办法，核算各种数字调制信号的高阶累积量，得到高阶累积量的理论值，如表1所示。
从表1中能够看出，从信号的高阶累积量中提取特征参数，能够完结大部分信号的分类，而因为2ASK和BPSK信号的各累积量值相同，故使用高阶累积量无法完结其分类。MFSK的高阶累积量也相同，直接使用累积量无法完结其类内辨认。
由文献知，对MFSK信号求导，再经中值滤波，在滤除含有冲激函数的项后，再核算所得信号的高阶累积量值，如表2所示。
由以上剖析可知，为了完结数字调制信号的调制辨认，使用不同的累积量组合，从中提取了以下4个特征参数，界说如下：
1．2 信号的调制辨认流程
在低信噪比环境中，依据高阶累积量的数字调制信号辨认算法对2ASK和4ASK信号的辨认率遍及较低。针对此问题，本文提出了高阶累积量的改善算法。文中在高阶累积量算法的基础上，对四个特征参数的判定次序稍作调整，将MASK信号与其他信号别离，取得了较好的作用。详细辨认进程如下：
（1）用编程东西编程发生各种数字调制信号，并参加信噪比已知的噪声，作为待辨认的信号。
（2）将接纳到的待辨认信号经过下变频直接改换到零频，然后使用正交下变频技能得到复基带调制信号。
（3）核算各种待辨认信号的二、四、六阶累积量，并核算其特征参数Fe1，Fe2，T4。
（4）使用特征参数T4的辨认，能够将信号分为两组：榜首组为MASK信号，第二组为MPSK，16QAM，MFSK信号。使用Fe2的阈值（t1）完结
榜首组组内辨认；再使用Fe2的另一个阈值（t2）和Fe1从第二组中辨认出16QAM，MPSK信号。
（5）将待辨认信号进行微分后再经中值滤波器，核算改换信号的高阶累积量，并核算特征参数Fe3，使用Fe2完结MFSK类内辨认。
在信号的调制辨认进程中，主要是依据决议计划树办法进行分类和辨认。本文在提取上述四个特征参数的基础上，依据不同的决议计划规矩树立决议计划树。经过屡次功能的仿真和比较，终究得到一种比较好的辨认算法，如图1所示。其间t0，t1，t2，t3，t4都是阈值。
1．3 仿真成果
文中选用高阶累积量的改善办法，对算法辨认功能做蒙特卡洛仿真。给阈值t0，t1，t2，t3，t4设置适宜的值后，再将1 000次独立实验得到的仿真成果取均匀。在每次实验中，设置信号的载波频率为12 kHz，码元速率为1 200 b／s，其间4FSK，8FSK的频偏分别为1．5 kHz，3．5 kHz，码元个数为200。图2为原算法仿真成果，图3为本文算法的仿真成果。
对图2和图3进行比较，能够看出本文算法的辨认作用有了明显进步。在信噪比为2 dB时，本文算法对16QAM信号和4PSK信号辨认率到达100％，而原算法简直不能辨认16QAM信号；在信噪比为4 dB时，对2ASK，4ASK信号的辨认率分别为93％，100％。在信噪比为8 dB时，一切信号的辨认率都能够到达90％以上，原算法有的信号辨认率低于90％。比较后可知，在低信噪比环境下本文的算法对2ASK，4ASK，4PSK，16QAM信号的辨认率有了明显进步。
2 算法的System Generator规划
现在，FPGA芯片已成为数字信号处理体系的中心器材。因为DSP规划者一般对C言语或Matlab东西很熟悉，却不了解硬件描绘言语VHDL，使得FPGA并未在数字信号处理范畴取得广泛应用。System Generator在许多方面扩展了MathWorks公司的Simulink渠道，供给了合适硬件规划的数字信号处理建模环境，加快、简化了FPGA的DSP体系级硬件规划。经过Simulink的规划，System Generator即可主动完结硬件比特流的发生，然后高效的完结FPGA规划。
在FPGA调试和开发进程中，选用Xilinx公司的体系级建模东西System Generator构建信号调制辨认的算法模块，开发板选用Virtex-4。算法模块主要由信号发生模块，信号参数提取模块和信号判定模块构成。
2．1 调制信号的发生
在System Generator规划进程中，各种调制信号是使用Matlab言语编程供给的，并叠加上已知信噪比的高斯白噪声。文中测验了2ASK，4ASK，4PSK，16QAM，4FSK和8FSK信号的辨认率。
2．2 微分前参数提取模块
提取特征参数Fe1，Fe2，T4的模块，如图4所示。其间，signal是信号源，DDS，FIR，DowSamp一起完结复基带信号的同向重量和正交重量的提取，calculatmodule是核算Fe1，Fe2，T4三个特征参数的模块，且这三个特征参数的成果分别由三个示波器输出。
2．3 微分后参数提取模块
提取特征参数Fe3的模块，如图5所示。其间，dmfilt是微分中值滤波模块，两个Black Box是核算特征参数Fe3的模块。待辨认调制信号经过dmfilt模块后，然后由DDS，FIR，DowSamp等提取同向重量和正交重量，再经过核算Fe3的模块核算参数，终究成果由Scope输出。
图6是当信号为4FSK时，核算得到的Fe3值。其间，O．03～O．1 s是模块核算参数的进程，O．1 s时对应的数据是核算的终究成果。将成果输出到Matlab变量空间workspace中，能够得到在0．1 s时核算的Fe3值为12．4。
3 实验成果
为了验证调制辨认体系的可行性，分别在Simulink和方针开发板上运转该规划。在发生硬件协同仿真模块之前，先调用Resource Esti-mator模块对本体系所需资源进行估测。估测成果见表3。
因为所需芯片内部资源较多，所以选用Virtex4-xc4vlx200芯片。然后在System Generator模块中点击Generate发生硬件协仿真模块，并将它拖入到规划文件傍边。给Virtex-4方针板上电，衔接好JTAG口，发动硬件协同仿真。当信号分别为2ASK，4ASK，4PSK等调制信号时，测验整个规划体系判定的成果，并将1 000次独立实验得到的仿真成果取均匀，得到各种调制信号的辨认率，如表4所示。从实验成果来看，调制辨认体系规划的FPGA硬件协同完结与Simulink仿真的成果根本共同，到达了规划的要求，然后也说明晰System Generator有很高的精度。
4 结语
本文选用高阶累积量改善算法对各种数字信号进行调制辨认，大大进步了低信噪比环境下2ASK，4ASK，4PSK和16QAM信号的辨认率，并在 System Generator中完结了高阶累积量改善算法的FPGA规划，从模型的树立到FPGA的完结都是在图形化规划环境下完结的，避开了编写杂乱VHDL言语的环节，且转化到FPGA上完结的功能好，规划进程简洁灵敏，然后为调制办法辨认算法的规划供给了一种新的计划。使用System Generator供给的图形化建模环境和主动转换成VHDL代码的才能，规划者能够将更多的时刻和精力放在算法的优化上，一起又能明显缩短规划开发周期。
