基于谱线特征的调制方式自动识别方法

卫星通信常用调制方式的自动识别作者：孙兵刘毅来源：《科学大众》2019年第06期摘; ;要：在卫星通信过程中，信号的调制方式具有非常重要的作用，直接影响着卫星通信的效果。

自动识别信号调制方式，能够有效提高卫星通信的质量，保证卫星通信的稳定性。

因此，在卫星通信建设过程中，加强对信号调制方式自动识别方法的研究，对发展卫星通信具有非常重要的意义。

文章对卫星通信常用调制方式的自动识别进行系统的分析，结合当前常用的调制信号自动识别方法，提出可靠的建议，以促进我国卫星通信的发展和进步。

关键词：卫星;通信;调制方式;自动识别现如今，随着我国社会经济的快速发展以及科学技术水平的不断提高，我国在卫星通信领域的建设取得了喜人的成果。

目前，在卫星通信的调制信号自动识别方面，常用的方法有瞬时时域法、高阶矩高阶累积量法等，这些方法具有一定的优势，但同时也有一定的不足。

因此，必须要在调制信号自动识别方面不断加强研究，优化自动识别方法，推动我国卫星通信的进一步发展。

1; ; 当前卫星通信领域常用的调制信号频谱特征1.1; 信号功率谱信号功率谱的主要作用就是对调制信号的各个频率分量的功率分布进行直接的反映，能够使人直观地看到各个频率分量的调制信号的功率分布情况。

不同分量的信号，在功率谱中显示出的分布情况具有非常大的差别，利用功率谱能够有效识别各类信号，这也是卫星通信常用信号频谱的主要特征之一。

1.2; 信号平方谱信号经过平方运算后会产生很大的直流量，此时形成的功率谱与普通的信息功率谱有很大的不同，能够对调制信号倍频后的功率分布进行直接反映，这就是信号平方谱。

对于调制指数较小的调制信号，普通的信号功率谱无法有效反映其信号功率的分布特征，此时就可以使用信号平方谱对其进行识别，例如对频移键控（Frequency Shift Keying，FSK）信号，通过倍频处理产生信号平方谱，就能够有效检测其单频分量。

1.3; 信号四次方谱四次方谱，简而言之就是将信号进行四次方处理，从而得到的功率谱。

目录1引言 (1)2信号调制类型的算法 (1) (1) (2) (3) (5)3基于决策理论的调制类型识别 (6) (6)3.1.1幅度键控调制（ASK） (6)3.1.2相移键控调制(PSK) (7)3.1.3频移键控调制(FSK) (7) (8) (8) (10)4仿真及结果分析 (13) (13) (16) (18) (19)致谢 (20)参考文献： (20)附录 (22)1引言通信信号调制方式自动识别是信号分析领域中一个比较新的研究方向，它有很大的应用前景，尤其是在军事通信领域。

随着电子对抗技术研究的不断升温，迫切需要进行调制信号自动识别技术的研究，它被广泛应用于：信号确认、干扰识别、无线电侦听、电子对抗、信号监测和威胁分析等领域。

目前已有的信号调制识别方法主要分为两大类：基于决策理论的方法和基于统计模式识别的方法。

大多基于决策理论的方法都需要对每一个特征参数选择一个最优的门限，而且特征参数提取和进行信号识别的顺序都会直接影响识别率。

基于统计模式识别的方法可以分成两个部分:特征提取和分类器设计。

特征提取负责对接收到的信号提取出最能表现其调制特征的参数。

而分类器则根据已提取出的特征把信号划分到相应的类别。

前者检验统计量计算复杂且需要一些先验信息但判别规则简单；后者特征提取简单、易于计算但判别规则复杂[1]。

本文针对通信信号数字调制方式的特点，在决策理论的基础上提出了一种改进过的调制方式识别算法并进行了软件仿真。

仿真结果表明：该算法不仅能识别现代通信常用的各种数字调制方式，如2ASK，2PSK，2FSK，4ASK，4PSK，4FSK，而且算法简单，适合实时操作，同时具有较好的抗噪声性能和较高的识别准确度。

2信号调制类型的算法调制方式识别是介于能量检测和信号完全解调之间的过程。

对于能量检测只要知道接收信号粗略的中心频率和带宽。

而信号解调不仅需要知道精确的中心频率和带宽，还必须知道该信号采用的调制方式以及对应的调制参数。

基于软件无线电的调制信号自识别系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (4)二、相关工作与技术概述 (5)2.1 软件无线电技术简介 (6)2.2 调制信号自识别技术研究现状 (7)2.3 软件无线电与调制信号自识别技术的结合 (9)三、系统设计与实现 (10)3.1 系统总体设计 (11)3.2 频谱分析与跟踪模块设计 (13)3.3 自适应滤波与解调模块设计 (14)3.4 系统软硬件协同设计 (15)四、仿真验证与性能评估 (16)4.1 仿真模型构建与验证 (17)4.2 实验设计与结果分析 (18)4.3 性能评估标准与方法 (19)五、结论与展望 (20)5.1 主要成果总结 (20)5.2 研究不足与改进方向 (21)5.3 未来工作规划与展望 (23)一、内容概括本文档主要介绍了基于软件无线电的调制信号自识别系统的设计与实现。

软件无线电作为一种新兴技术，以其灵活性和可重构性在通信领域得到广泛应用。

调制信号自识别系统是软件无线电中的关键部分，能够在接收到的信号中准确识别出不同的调制方式，从而提高通信系统的性能。

本文将详细介绍系统的设计要求、设计原则以及实现过程。

我们将概述调制信号自识别系统的背景、目的和意义，阐述其在现代通信中的重要性。

我们将分析系统的关键要素，包括信号接收模块、信号处理模块、特征提取模块以及识别模块等组成部分，并探讨各模块间的相互作用与联系。

在系统设计部分，我们将详细阐述系统的设计思路、设计方法和设计流程。

包括系统架构的设计、算法的选择、关键技术的实现等。

我们还将讨论系统设计的难点和解决方案，如信号特征的准确提取、高效识别算法的开发等。

在实现过程中，我们将介绍系统的具体实现步骤，包括硬件平台的选择、软件编程环境的选择、具体算法的实现等。

我们还将分析系统在实现过程中可能遇到的问题及解决方案，如系统性能的优化、错误处理机制的建立等。

基于支持向量机与谱特征的数字信号识别潘莹;张洪欣【摘要】由于已有的调制识别方法存在提取的特征参数多、计算量复杂等不足,现提出一种将支持向量机与谱特征结合的方法,该法不仅提取的特征参数少,对噪声不敏感,计算量小,而且还通过设计分级的支持向量机分类器提高了识别率.仿真实验表明,这种方法比普通的阈值法在识别率方面有明显的改善.【期刊名称】《滨州学院学报》【年(卷),期】2013(029)006【总页数】5页(P79-83)【关键词】支持向量机;谱特征;数字调制识别【作者】潘莹;张洪欣【作者单位】北京邮电大学电子工程学院,北京100876;北京邮电大学电子工程学院,北京100876【正文语种】中文【中图分类】TN911.720 引言调制方式是通信信号的一个重要特性.对于信号捕获、分析等非协作通信来说，快速、准确的识别出捕获信号的调制方式，对后续的解调、解码等相关处理是必不可少，也是至关重要的.近年来，随着软件无线电的发展，自动调制识别技术在民用、军用多模接收机中应用越来越广泛.目前已研究的调制方式识别算法，大致可以分为三类：统计模式识别法、决策理论法及人工神经网络法［1］.对接收信号提取的特征也是多种多样：有基于信号瞬时特征的，有基于信号高阶统计量的，有基于直方图特征的，有基于信号星座图特征的，有基于小波变换提取的特征的，还有基于分形理论的合维数和信息维数的特征等.但这些方法和特征对噪声敏感，需要的预处理过程复杂.为了弥补这些不足，本文提出一种将支持向量机与谱特征结合的方法，对2ASK，2FSK，2PSK，4ASK，4FSK，4PSK，MSK等常见的数字调制信号进行调制方式的识别.谱特征主要是谱相关特征，由于谱相关特征抗噪声特性较好，提取的特征对噪声不敏感.另外，支持向量机（Support Vector Machines，SVM）理论是Vapnik提出的一种新的统计模式分类方法.SVM作为分类器，相比神经网络等分类器，具有更强的泛化能力，并且不存在过学习和局部极小点问题，另外分类器的学习时间较短，适合实时分析与识别［2］.本文首先利用f平面谱线的个数f＿num设计SVM分类器1，将7种调制信号分为4类｛2ASK，4ASK｝，｛2PSK，4PSK｝，｛2FSK，MSK｝，｛4FSK｝，之后针对每一子类提取一个特征参数并设计SVM 分类器进行分类.由于这种方法对信号分级地进行特征提取，减少了一些不必要的信号特征参数的计算，大大减少了计算量，并且识别率比阈值分类法有了明显的改善.1 谱相关原理与支持向量机1.1 谱相关理论［3－4］广义周期平稳随机过程x（t）的自相关函数表示如下：其展开成傅里叶级数是其傅里叶系数是称为循环自相关函数.那么，它的傅里叶变换即x（t）的谱相关函数，也称作循环谱为其中，循环自相关函数可看做是［x（t＋τ／2）x（t－τ／2）］的变换，该二阶处理的物理意义是对原信号x（t）的一种广义二倍频与自混频，即它在对应于信号第k个频谱分量fk的循环频率α截面，把该分量频率提高1倍，变为2fk（这对应于倍频），并将信号的其他频谱分量的频率都加上1个fk（这对应于混频）.由于信号倍频与自混频后，其所有频谱分量被展宽1倍或加上一个固定频率值，而信号傅里叶变换的频谱分辨间隔仍为Δf＝fs／N（fs为采样速率，N为样本数），因此在信号的原始频谱中的相互间隔小于Δf但大于Δf／2的分量，经过倍频与自混频，其间隔就将大于Δf，从而使相对分辨率得到提高［5］.这样，原来在普通的频谱中看不到频谱特征就会在相关谱中显现出来，另外，对于高斯白噪声的谱相关函数它的循环谱只有在循环频率为零时才有非零值，因此接收信号的谱相关特征对噪声不敏感.1.2 支持向量机的原理［6］SVM是基于结构风险最小化（structural risk minimization，SRM）原理的统计学习理论.它比其他神经网络方法具有更好的泛化能力，因为它使VC（Vapnik cherovnenkis）维数（泛化误差）的上限最小化（empirical risk minimization，ERM），而一般的神经网络是基于经验风险最小化（empirical risk minimization，ERM），它使得相对于训练数据的误差最小化.以两类模式分类问题为例，设样本（xi，yi）服从空间X×Y上的某个未知概率分布P（x，y）（为方便起见，令Y＝｛＋1，－1｝）.目标是寻找一个分类函数，该分类函数将空间X×Y划分为两个子空间，不同的模式样本属于不同的子空间.当两类模式线性可分时，超平面ω·x＋b＝0可将两类区分开.当两类模式线性不可分时，需要通过一个非线性变换，将已知样本变换到一个高维特征空间，再在高维特征空间中按照结构风险最小化准则寻找满足要求的超平面，使两类之间间隔最大的同时确保训练样本的分类误差尽可能小.2 特征参数提取根据对2ASK，2FSK，2PSK，4ASK，4FSK，4PSK，MSK等信号的谱相关函数计算及各平面谱图分析，提取了以下4个参数作为特征：（1）特征谱）在f轴上含有明显单一谱线个数N.当α＝0时，循环谱即信号的功率谱，功率谱是反映信号各频率分量的功率分布的，由于各已调信号的功率谱在载频处呈现的谱线个数不同，如2ASK，4ASK信号在载频处只有1根谱线，2PSK，4PSK信号在载频处没有谱线，2FSK，MSK信号有两个载波频率，即有2根谱线，4FSK信号有4个载频，即有4根谱线.各信号特征谱在轴上明显单一谱线个数随信噪比的变化如图1所示.因此，通过功率谱上所呈现的谱线个数可将信号分为几个大类：｛2ASK，4ASK｝，｛2PSK，4PSK｝，｛2FSK，MSK｝，｛4FSK｝.图1 各信号特征谱在f轴上明显单一谱线个数随信噪比的变化图22FSK与MSK信号的fc－Amp随信噪比的变化图（2）f＝fc平面原点处的幅值fc＿Amp.经过仿真，如图2所示，这一参数对于2FSK，MSK信号区分明显，且随着信噪比，变化平稳.（3）平方谱的f＝fc平面中单峰明显程度SquareSpec＿peak.单峰明显程度定义：谱的最大值与其左右相邻的3个谱线幅度值均值的比值.如图3所示，这一参数在信噪比变化时的均值对于2PSK，4PSK信号区分明显.（4）信号波形幅度的标准差Signal＿STD.这是一个时域特征，2ASK，4ASK信号是幅移键控信号，由于进制数的不同，4ASK信号较2ASK信号波形的幅度离散程度大，而统计量标准差恰好是描述这一特征的（见图4）.图32PSK与4PSK信号的SquareSpec＿peak随信噪比变化图图42ASK与4ASK信号的Signal＿STD随信噪比变化图3 仿真与结果分析根据以上特征参数的选择，分级设计如下SVM分类器，如图5所示.据文献［6］，分级设计分类器比一个分类器一次性分出最终结果的优点在于：可以避免对信号提取不必要的特征参数，减少计算量，并且由于分类目标少，分类的正确率也将有明显提高［6］.仿真实验：采用MATLAB软件，设计并产生SVM分类器的训练样本和测试样本.信号种类有2ASK，2FSK，2PSK，4ASK，4FSK，4PSK，MSK等7种，载波频率为fc＝1×108 Hz，采样频率为fs＝4×108 Hz，码元速率为fd＝2.5×107 Hz，码元数是64.信噪比从5dB变化到15dB，每一dB下，取30个样本针对不同调制类型提取特征参数，构成训练样本空间，取20个样本构成测试样本空间.采用Faruto和李阳编写的LIBSVM－farutoUltimateVersion SVM扩展的工具箱，设计SVM分类器.识别效果如图6所示.图5 SVM分类器分级设计图另外，根据每个特征参数，可以人为的找出每个特征的阈值，采用阈值法对上述同样的测试样本进行测试，识别效果如图7所示.通过图6与图7对比，可以看出，分级的SVM分类器方法比阈值法的识别率有了明显的改善.图6 使用分级SVM分类器方法各信号的识别率图7 使用阈值法各信号的识别率4 结论本文将循环谱特征与支持向量机结合用于信号调制方式的识别，从仿真实验结果可以看出，该方法最终识别效果比阈值法有明显的提高.另外本文提出的特征参数少，运算量小，预处理与识别过程简单.但是对于支持向量机，在识别前，需要提前采集样本训练好网络，才能进行识别.这在复杂的实际环境中应用是难以实现的，因为大量的训练样本的采集不适合在线的分析，因此，复杂环境中信号调制方式的识别是下一步需要研究的.参考文献：［1］李耐根.基于谱分析数字信号调制方式的自动识别［D］.南昌：南昌大学，2006.［2］韩刚，张文红，李建东.基于高阶累积量和支撑矢量机的调制识别研究［J］.系统工程与电子技术，2003，25（8）：1007－1011.［3］ Gardner W A.Spectral correlation of modulation signals：PartⅡ digital modulation［J］.IEEE Trans Comm，1987，35（6）：595－601. ［4］韩国栋，蔡斌，邬江兴.调制分析与识别的谱相关方法［J］.系统工程与电子技术，2001，23（3）：34－37.［5］罗利春.谱相关的原理、功能与截面谱表示［J］.物理学报，2002，51（10）：2177－2181［6］李俊俊，陆明泉，冯振明.基于支持向量机的分级调制识别方法［J］.清华大学学报，2006，46（4）：500－503.。

无线通信中的调制识别技术研究随着无线通信技术的不断发展和普及，人们对于无线信号的调制方式识别技术越来越感兴趣。

调制方式识别技术是指通过对无线信号进行分析和识别，获取其调制方式信息，从而实现无线信号的分类和判别。

在无线通信领域，调制识别技术是非常重要的一个研究方向，它不仅可以应用于通信系统的性能分析和故障诊断，还可以被广泛地应用于无线电侦听、无线频谱监测等领域。

一、无线信号调制方式的分类在介绍调制识别技术之前，我们需要了解不同调制方式的分类。

在无线通信中，常见的调制方式包括：幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）、多进制调制等。

1. 幅度调制（AM）幅度调制是指将信号的幅度按比例变化来调制载波的调制方式。

在实际应用中，幅度调制被广泛应用在调幅广播、调幅电视等领域。

其主要特点是调制信号范围有限、抗干扰能力差，对信号的调制深度要求较高。

2. 频率调制（FM）频率调制是指将信号的频率按比例变化来调制载波的调制方式。

在实际应用中，频率调制广泛应用于调频广播、音频传输等领域。

其主要特点是调制信号范围较大、抗干扰能力较强，但对于载波频率稳定度要求较高。

3. 相位调制（PM）相位调制是指将信号的相位按比例变化来调制载波的方式。

在实际应用中，相位调制广泛应用于调制信号传输距离较远的场合，如卫星通信、数字通信等领域。

其调制范围较小、抗干扰能力较强。

4. 多进制调制多进制调制是将不同的调制方式组合在一起进行调制，以进行更有效和更高质量的数据传输。

常见的多进制调制方式包括QAM、PSK、FSK等。

二、调制识别技术的研究意义在无线通信领域，调制识别技术具有非常重要的意义。

首先，通过对无线信号的调制方式进行识别，可以更好地进行通信系统的性能分析和故障诊断，从而实现对无线通信系统的优化配置；其次，通过无线信号的调制方式识别，可以判断无线通信系统中是否存在非法入侵或恶意干扰行为，对网络安全和信息安全具有非常重要的监管和保障作用。

信号调制方式自动识别的研究的开题报告一、研究背景信号调制是指将信息信号转换为适合传输和处理的电磁波信号的过程。

通信系统中广泛采用的调制方式有多种，例如调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。

因此，在现实中，需要对接收到的信号进行调制方式识别，以便正确地解调出信号中传递的信息。

二、研究目的本研究的目的是设计一种能够自动识别信号调制方式的算法，并在实际应用中进行测试和验证。

通过研究信号调制方式的自动识别，能够提高通信接收效率，减少数据传输误差，使通信系统具有更高的可靠性和稳定性。

三、研究内容1. 调制信号的特征提取方法研究。

通过对调制信号的多种特征进行分析和比较，提取出最具代表性的特征，并加以优化和选择，以提高识别准确率。

2. 信号分类算法设计。

通过对多种信号调制方式进行深入的研究和分析，设计一种快速准确的信号分类算法，以实现对不同调制方式信号的自动识别。

3. 实验验证和性能评估。

在实验室和现场环境下，通过收集不同调制方式的信号数据，对设计的算法进行测试和验证，并在识别准确率、算法速度、鲁棒性和实现成本等方面进行全面评估。

四、研究意义1. 提高通信系统的可靠性和稳定性。

自动识别信号调制方式可以有效地降低信号传输误差，提高通信接收效率。

2. 为信号处理和通信技术领域的发展提供技术支撑。

信号调制方式的自动识别是通信技术和信号处理领域的重要研究方向之一，本研究将为该领域的发展提供技术支撑和理论指导。

3. 具有广泛的应用前景。

自动识别信号调制方式的算法可以应用于无线通信、数据传输、雷达检测等多个领域，具有广泛的应用前景和市场需求。

五、研究方法1. 理论研究。

对现有信号调制方式的理论知识进行深入学习和探究，并结合实验数据进行分析和整合。

2. 算法设计。

基于理论研究，设计适合自动识别信号调制方式的特征提取方法和信号分类算法。

3. 实验验证。

在实验室和现场环境下，采集不同调制方式的信号数据并进行实验验证和性能评估。

通信信号调制识别综述通信信号调制技术是现代通信技术中的核心技术之一。

它是指将信息源送入到电磁波载体中并传输的过程。

通信信号调制识别是指在接收到的信号中识别出所采用的调制类型。

对于通信系统来说，信号调制识别技术的性能直接关系到系统的性能表现和数据的传输质量，因此，准确、快速地掌握信号调制类型具有重要的研究意义。

随着技术的不断发展，通信信号调制类型也越来越多。

为了更好地实现信号的调制识别，研究人员们提出了各种不同的方法。

下面将介绍几种常见的方法。

1. 基于特征提取的方法这种方法是通过提取信号的特征来识别调制类型。

以常见的QPSK调制为例，QPSK调制的特征就是两个正交的载波的相位差。

识别器通过计算相位差的正弦值和余弦值来识别信号的相位差，从而判断信号的调制类型。

这种方法具有计算简单和识别速度快的优点，但是它对于抗干扰能力较强的调制类型，如M-ary QAM调制，在特征提取上比较困难。

2. 基于分类器的方法这种方法是构建一个分类器，通过训练将不同调制类型的信号分成不同的类别，进而判断接收信号所属的类别。

常见的分类器有机器学习算法、人工神经网络、支持向量机等。

与基于特征提取的方法相比，基于分类器的方法能够处理更加复杂的信号调制类型，但是分类器的性能会受到训练数据集的影响。

3. 基于深度学习的方法这种方法是利用深度学习技术中的卷积神经网络、循环神经网络等算法从原始信号中自动学习特征，并将其映射到调制类型。

在香农定理和数据驱动技术的帮助下，深度学习方法明显优于传统算法，在实际应用中具有越来越广泛的代表性。

总之，在通信系统中，信号调制识别技术的实际应用极其重要。

虽然基于特征提取的方法、基于分类器的方法和基于深度学习的方法都有各自的优缺点，但是它们的本质都是利用数学方法来解决实际问题。

未来，许多新型调制技术将继续涌现，我们必须不断地研究和开发新的信号调制识别技术，以适应未来通信系统的需求。

第7期2023年4月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.7April,2023作者简介:叶益龙(1986 ),男,浙江衢州人,工程师,学士;研究方向:卫星通信㊂卫星通信常用调制方式的自动识别叶益龙1,彭春荣2(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081;2.中国人民解放军61655部队,重庆400000)摘要:随着时代的进步,我国的航天卫星通信技术取得了重大突破,已经成为全球最具竞争力的行业之一㊂卫星通信常用的调制方式很多,但在实际应用中存在着一系列问题㊂文章对卫星通信常用调制方式的自动识别提出了一种新的方案㊂该方案以信号的频谱特征为基础,对信号功率谱㊁信号平方谱㊁信号四次方谱以及信号包络谱进行了分析,并提出了一种新型的分类特征参数,最终总结了识别方法与操作流程㊂该方案可真正用于卫星通信常用调制方式的自动识别㊂关键词:卫星通信;调制方式;自动识别中图分类号:TN927㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀近几年,我国对卫星通信技术发展的重视程度不断上升,卫星通信中常用的通信核心技术也已经被我国科技人员所突破㊂随着科学技术的飞速进步,卫星通信的调制方式变得越来越丰富,从传统的单一调制到更加灵活的多种调制方式㊂尽管卫星通信的调制方式可以根据信号的时域和频谱特征进行选择,但是这些方法都存在一定的局限性,从而影响卫星传输系统的正常运行,给使用者带来了诸多不便㊂文章通过对卫星通信常用信号频谱特征的分析,提出了一种新型的分类特征参数,最终总结了识别方法与操作流程㊂1㊀卫星通信常用的调制方式存在的问题㊀㊀目前,卫星通信常用的调制方式多种多样,例如有基于信号瞬时时域特征的,也有基于信号频谱特征的,但这些方法在实际应用中都存在着一系列问题㊂1.1㊀特征参数的抽取缺乏有效的筛选机制㊀㊀在进行特征参数抽取时,由于缺乏有效的筛选机制,往往无法获得所需的结果㊂为了获得最佳的特征参数,必须先对已有的参数进行深入的分析,以确保抽取的参数能够满足要求㊂获得足够多的先前信息可能会带来一定的挑战,从而对特征参数的精度产生重大的影响[1]㊂1.2㊀单一算法无法满足多种类型的卫星通信特征参数的抽取㊀㊀当面对多种类型的卫星通信时,抽取其特征参数时,往往会受到多种因素的影响㊂采用单一算法进行特征参数的抽取可能会导致卫星通信系统的调制失败,从而影响其正常运行㊂1.3㊀传统的算法识别技术存在很大的局限性㊀㊀采用算法识别技术可以大大提升卫星通信的调制精度㊂然而,由于各种卫星通信的特性,传统的算法识别技术无法满足多种复杂的卫星通信调制需求㊂由于算法识别技术的发展,卫星通信的调制效果得到了显著改善㊂2㊀常用信号的频谱特征㊀㊀卫星通信的普及程度正在迅速提升,它已经成为人们每天都能接触到的重要技术㊂随着卫星TV㊁远程教育等技术的发展,卫星通信为人们的生活带来了极大的便利㊂不仅如此,卫星通信在气象㊁地震等领域以及海洋和陆地导航方面也有广泛的应用㊂随着技术的发展,信号频谱已经成为一种全新的表达形式,它可以根据不同的调制方式,显著改变信号的频域特征,从而形成多样化的频谱㊂经过仔细比较和分析,研究人员可以清楚地看到各种信号频谱的独特性质㊂通过分析其特征参数,相关研究人员可以更好地识别不同的卫星,并且找到最适合它们的调制方式㊂2.1㊀信号功率谱㊀㊀信号功率谱描述了卫星传输系统中不同频率的信号传输能力㊂信号的频率在不同的情况下会有很大的差异㊂为了更好地区分有载波和无载波信号,相关研究人员需要仔细观察它们的功率谱载频㊂经过深入研究,相关研究人员发现,不论是哪一种类型的通信信号,其功率谱都表明了它们在频谱上的显著差异,可以从频谱的形态和谱峰的数量上有效地识别出两种不同的通信信号㊂单谱峰信号的频率分布非常窄,呈现出一种平滑的特征㊂但是,多谱峰信号和单谱峰之间存在着明显的差异,它们的频谱变化极为剧烈㊂2.2㊀信号平方谱㊀㊀信号平方谱指一种用来测量信号功率的技术㊂信号平方谱通过对信号的平方运算来得到它的频谱㊂随着信号的平方运算,它的平均值也会变得更高,这使得人们更容易将视线聚焦到频谱最显著的部分,而忽略了它最接近0的地方㊂经过深入研究,人们发现,信号平方谱能够准确地描述调制信号在倍频处理之后的频谱功率分布情况㊂通过比较信号功率谱和信号平方谱,相关研究人员可以清楚地看出它们的差异㊂随着技术的发展,越来越多的复杂通信信号可以被准确地识别出来,而这一过程的成功取决于如何运用信号平方谱来提取这些信息㊂当BPSK和DSB信号经过平方谱倍频调制处理后,会产生显著的单频特性,从而使得它们的信号更加清晰㊂这也是将BPSK 和DSB信号与其他信号区分开来的关键因素㊂PSK 和SSB信号缺乏单频分量的显著特征,因此无法被检测到㊂FSK信号经过倍频处理后,其调制指数可以实现翻倍,然而,其调制指数较低,因此无法在信号功率谱中得到充分的反映㊂通过信号平方谱,相关研究人员可以轻松识别出FSK信号㊂MSK信号经过倍频处理后,其调制指数变成了1[2]㊂2.3㊀信号四次方谱㊀㊀经过对信号平方谱的深入研究,人们可以更加清楚地理解信号四次方谱,它是一种将信号经过四次方运算后得到的功率谱㊂因此,相关研究人员首先需要对信号进行平方谱分析,其次根据分析结果推断出它的功率谱,最终再次运用平方谱来确定它的频谱特性㊂信号四次方谱技术可以有效地区分Mɤ4的信号以及M>4的信号㊂此外,它还可以用来识别OQPSK和频率调制信号的特征㊂经过四次方谱处理,相关研究人员能够清晰地看到各种通信信号的特点,更好地识别出各种不同的通信信号㊂经过信号四次方谱分析,QPSK和OQPSK在二倍载频处表现出明显的单频特性,而8PSK则完全没有,这一点为研究人员提供了一个有效的识别不同类型通信信号的重要依据㊂利用这一独特的特性,相关研究人员能够准确地识别出不同的通信信号,从而更好地选择最佳的调制模式㊂调制信号可以有效地提升信号传输的效率,从而确保信号的安全接收和传输[3]㊂2.4㊀信号包络谱㊀㊀信号包络谱是一种技术,它将两个独立的通信信道进行了加密处理,并为它们设置了一个特定的编码序列㊂这样,相关研究人员就能够更好地识别它们之间的差异㊂尽管安全性有了显著提升,但是在检测这两种通信信号时仍然存在一定的挑战㊂由于传统的检测技术无法有效地识别出两种信号之间的差异,因此,相关研究人员必须借助于信号包络谱的精准分析,以便准确地识别出它们之间的差异,并且根据不同的调制方式做出最佳的选择㊂然而,在实际的通信领域,信号包络谱被广泛用于识别OQPSK和QPSK 之间的差异㊂由于PSK信号通过滚降成形技术实现了调制,使其包络结构能够清晰地反映它的速度变化情况,从而使得相关研究人员可以利用它将两种信号区分开㊂经过仔细观察,OQPSK信号的包络谱呈现非常明显的速率谱线,而QPSK信号的包络谱则没有这种特征㊂这表明,两种信号之间存在着显著的差异㊂利用这一独特的特性,相关研究人员能够更加准确地识别出两种不同的信号㊂由于OQPSK信号Q路比I路延迟了1/2码元,从而导致包络变得更加紧凑,使得相关研究人员无法清晰地观察到明显的符号速率谱线㊂QPSK信号的特征与传统的信号有很大的差异,通过观察它的信号包络图,相关研究人员能够清晰地发现它的符号频率[4]㊂3　分类特征参数的确定㊀㊀要实现卫星通信中常见的调制方式的自动识别,必须先确定相关的特征参数,以便进行有效的分析㊂为了更好地理解和掌握各种信号的特性,相关研究人员首先必须将它们划分为不同的类别,并研究它们使用的调制技术㊂通过深入研究,相关研究人员可以更好地理解各种不同类型通信信号的调制特征,并且可以发现它们之间存在着显著的差异㊂基于对这些数据的深入分析,相关研究人员可以更准确地识别通信信号的调制方式,从而提高识别的准确性㊂通过观察它的表面特征,研究人员可以决定使用单频偏移值或者仅使用单频分量来进行检测㊂3.1㊀单频分量偏移值检测㊀㊀为了检测出信号的单频分量偏移值,研究人员必须通过比较单频分量和载波频率的差值来获得更准确的结果㊂为了确定两个数据之间的差异,相关研究人员需要收集相关的信息并建立数据模型,并通过使用公式计算,更精确地测量信号的偏移量,从而评估信号的稳定性㊂因此,为了确保卫星通信的高效运作,必须有效地采集和处理卫星发出的信号㊂3.2㊀单频分量检测㊀㊀通过单频分量检测,可以准确地确定信号谱的特征,包括最显著的特征和两条谱线之间的比例㊂单频谱线在这一信号谱线中显得格外突出,它是区分不同类型通信信号的关键特征㊂如果线谱的强度超过了一个特定的阈值,那么就能够断定这个区域存在一个独立的频率成分[5]㊂4㊀识别方法与操作流程㊀㊀为确定卫星通信的最佳调制方式,收集卫星信号的数据显得尤为重要㊂因此,研究人员需要采用专门的波谱收集技术,对相关信息进行精确的收集,并利用数学建模技术,从中抽取单频分量偏移值和单频分量,以此确定最佳的卫星信号调制方式㊂目前,许多研究人员仍然使用传统的信息收集设备来收集信息㊂随着科技的发展,目前的卫星传输方式已经远远落后于时代的发展,因此,我国必须加强对信息收集㊁信号处理等设备的投入,以确保更准确地识别卫星通信,并且确保其可靠性㊂5㊀结语㊀㊀在当今复杂的通信环境中,能够准确识别出各类信号的关键在于它们各自的独特性,而这些特征正是有效区分各类信号的基础㊂随着科技的飞速发展,卫星通信技术已经被广泛应用于各行各业,它不仅改变了人们的生活方式,而且还大大提升了人们的生活质量㊂尽管通信信号在实际应用中取得了一定的成效,但仍然存在一些挑战,这些挑战阻碍了信号的接收和传输㊂在当前的环境下,文章分析了常见的频谱特征,并使用适当的公式来确定分类的参数,提供了一种简单易懂的方法,并将它应用于实际的操作中㊂通过实验,笔者发现,采用卫星通信常用的调制方式,可以大大减少烦琐的操作,节省时间和资金㊂参考文献[1]李亚蕊,曹玉玲,冀璐.卫星通信常用调制方式的自动识别[J].中国环境科技学报道,2020(5):70-73. [2]冷明祥,赵俊,唐晓东,等.卫星通信常用调制方式的自动识别[J].天津大学学报(社会科学版), 2021(2):7-9.[3]李亚男,曹继龙,张智杨.卫星通信常用调制方式的自动识别[J].中国科技学报道,2020(5):10-12. [4]程思橦,杨永才,蒋思恒,等.卫星通信常用调制方式的自动识别[J].北京科技大学学报(社会科学版),2021(2):14-16.[5]耿浩渺,曹玲,秦璐.卫星通信常用调制方式的自动识别[J].中国科技学报道,2021(5):78-80.(编辑㊀王雪芬)Automatic identification of common modulation modes in satellite communicationYe Yilong1Peng Chunrong21.The54th Research Institute of CETC Shijiazhuang050081 China2.Unit61655of the People s Liberation Army Chongqing400000 ChinaAbstract With the development of times Chinese space satellite communication technology has made a great breakthrough and has become one of the world s most competitive industries.There are many modulation modes in satellite communication but there are a series of problems in practical application.This paper presents a new scheme for automatic recognition of common modulation modes in satellite communication.Based on the spectrum characteristics of the signal the signal power spectrum the signal square spectrum the signal fourth spectrum and the signal envelope spectrum are analyzed and a new type of classification characteristic parameters are proposed. Finally the recognition method and the operation process are summarized.This scheme can be used for automatic recognition of common modulation modes in satellite communication.Key words satellite communication modulation mode automatic recognition。