摘　要： 提出了一種在多徑" title="多徑">多徑衰落信道" title="衰落信道">衰落信道下基于陣列接收的盲均衡調(diào)制識(shí)別" title="調(diào)制識(shí)別">調(diào)制識(shí)別算法。該方法采用多天線接收的結(jié)構(gòu)，把各陣元" title="陣元">陣元接收到的信號(hào)進(jìn)行選擇性聯(lián)合（Selection Combiner）處理，再利用自適應(yīng)盲均衡算法的代價(jià)函數(shù)作為識(shí)別特征進(jìn)行信號(hào)識(shí)別。仿真表明，該方法在較高信噪比" title="信噪比">信噪比時(shí)可以識(shí)別多徑信道下的MQAM信號(hào)。
　　關(guān)鍵詞： 調(diào)制識(shí)別 選擇性聯(lián)合 盲均衡 MQAM

　　調(diào)制識(shí)別作為信號(hào)檢測(cè)和解調(diào)的中間步驟，一直在各種軍事、民事應(yīng)用中扮演著重要角色，如軟件無(wú)線電、頻譜監(jiān)測(cè)、電子對(duì)抗等。調(diào)制識(shí)別在過(guò)去的幾十年中得到了飛速發(fā)展，涌現(xiàn)出許多新理論和新的研究方法。然而，大多數(shù)研究都假設(shè)在比較理想的信道（加性高斯信道）下進(jìn)行信號(hào)識(shí)別。在實(shí)際應(yīng)用中，信號(hào)在傳輸過(guò)程通常要經(jīng)歷衰落，并且受到各種信號(hào)干擾。在非合作的環(huán)境中這種情況更為嚴(yán)重。因此研究在多徑衰落信道下的調(diào)制識(shí)別更為實(shí)用。
　　多徑衰落信道下的信號(hào)調(diào)制識(shí)別一直是個(gè)難題。近年來(lái)部分學(xué)者在該領(lǐng)域進(jìn)行了較深入的研究。陳衛(wèi)東等人^[1]提出了一組多徑累量不變量的分類特征，當(dāng)指數(shù)衰減多徑信道的衰減參數(shù)α<0.7時(shí)可以有效區(qū)分BPSK、QPSK、8PSK信號(hào)，但是該特征不可識(shí)別MQAM信號(hào)。Barbarossa^[2]利用信號(hào)經(jīng)過(guò)恒模算法CMA（Constant Modulus Algorithm）＋字符匹配算法AMA（Alphabet-Matched Algorithms）盲均衡后的高階累積量作為分類特征，對(duì)頻率選擇性多徑衰落信道下的MPSK和MQAM信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，但是計(jì)算量較大。Octavia^[3]提出了多天線接收處理技術(shù)，利用信號(hào)的循環(huán)累積量作為分類特征，對(duì)平坦衰落信道下的MPSK和MQAM信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。但是該方法計(jì)算循環(huán)累積量的難度較大。
　　綜合并改進(jìn)上述算法，本文采用了一種較為簡(jiǎn)單的方案，避免了計(jì)算繁瑣的高階統(tǒng)計(jì)量。首先采用陣列接收的結(jié)構(gòu)，把各陣元接收到的信號(hào)進(jìn)行選擇性聯(lián)合（Selection Combiner）處理^[4]；再利用CMA+AMA自適應(yīng)盲均衡算法的代價(jià)函數(shù)作為MQAM信號(hào)識(shí)別特征，當(dāng)代價(jià)函數(shù)收斂時(shí)，將具有最小代價(jià)函數(shù)值的均衡器所對(duì)應(yīng)的信號(hào)判為識(shí)別結(jié)果。
1 陣列接收的信號(hào)模型
　　假設(shè)信號(hào)的載波和定時(shí)恢復(fù)已經(jīng)完成，經(jīng)過(guò)多徑以及高斯信道后，在單個(gè)接收端的接收信號(hào)表示為^[4]：
＝＝＝
　　這里假設(shè)各個(gè)陣元接收信號(hào)的衰減幅度和相位是相互獨(dú)立的，并且每個(gè)陣元的噪聲都具有相同的功率。為了對(duì)多個(gè)陣元輸出的信號(hào)進(jìn)行處理，采用一種選擇性聯(lián)合的處理技術(shù)。選擇性聯(lián)合處理技術(shù)就是對(duì)L個(gè)輸入信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)選擇，輸出始終為信噪比最大的那個(gè)信號(hào)，用公式描述即為：
　　＝＝＝＝
　　ηl表示第l個(gè)陣元信號(hào)的信噪比。考慮到每個(gè)陣元的噪聲都具有相同的功率，信噪比最大意味著信號(hào)加噪聲的功率也是最大的。
2 盲均衡算法
2.1 CMA+AMA雙模式均衡
　　常模算法（CMA）原本是為具有恒包絡(luò)的信號(hào)設(shè)計(jì)的，但是它對(duì)于狀態(tài)數(shù)較小的QAM信號(hào)也可以有效均衡，具有較好的全局收斂特性。但是當(dāng)QAM信號(hào)狀態(tài)數(shù)增加，或者信噪比降低時(shí)，CMA的性能急劇下降。而字符匹配算法（AMA）利用了星座圖的形狀信息，是一種半盲的均衡算法，它具有較好的局部收斂特性，精度高，但是需要適當(dāng)?shù)某跏紬l件。因此，提出了綜合兩者特點(diǎn)的雙模式均衡策略：即采用CMA后,利用CMA的結(jié)果初始化AMA，使AMA準(zhǔn)確收斂。
2.2 特征提取
　　常模算法（CMA）的代價(jià)函數(shù)^[5]為:
＝＝
　　當(dāng)均衡效果好時(shí)，均衡器輸出y(n)將靠近其中一個(gè)星座圖的星座點(diǎn)，這時(shí)AMA的代價(jià)函數(shù)近似為0，達(dá)到最小。因此可以提取AMA代價(jià)函數(shù)的值作為調(diào)制識(shí)別的特征。
3 識(shí)別方案
　　識(shí)別方案包括兩部分：選擇性聯(lián)合和盲均衡。首先，L個(gè)接收信號(hào)通過(guò)選擇性聯(lián)合處理模塊，找出信噪比最高的一個(gè)信號(hào)；然后利用CMA算法初始化AMA均衡器，代價(jià)函數(shù)最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的信號(hào)即為識(shí)別的結(jié)果。算法流程圖如圖1所示。
4 仿真試驗(yàn)
4.1仿真參數(shù)設(shè)置
　　假設(shè)歸一化碼元速率為1，歸一化采樣頻率為4，碼元個(gè)數(shù)為3 000，信噪比范圍0～30dB；每個(gè)信噪比條件下對(duì)每個(gè)待識(shí)別信號(hào)進(jìn)行50次蒙特卡羅仿真，陣元個(gè)數(shù)取為2，待識(shí)別的信號(hào)為16QAM、64QAM、256QAM。N條路徑的情況下，接收的信號(hào)可以表示成^[6]：
　　＝＝
　　為了簡(jiǎn)化仿真模型，做如下假設(shè)：
　　（1）信道中有三條路徑，包括一條沒(méi)有衰落的LOS（Line of Sight）視距分量路徑和兩條具有瑞利分量的路徑；
　　（2）信道的瑞利衰落僅影響發(fā)送信號(hào)的幅度，不影響瞬時(shí)相位；
　　（3）在一塊數(shù)據(jù)內(nèi)各多徑分量的衰減幅度是常數(shù)（慢衰落）；
　　（4）不同的陣元信道模型相同，只是衰減的幅度和延遲相互獨(dú)立。
　　則第i個(gè)陣元接收信號(hào)可以寫為:
＝＝＝
4.2 仿真結(jié)果
　　圖2表示只含一條視距分量路徑和一條瑞利分量路徑的衰落信道（萊斯衰落）的識(shí)別率測(cè)試結(jié)果，其仿真參數(shù)設(shè)置為：
＝＝
　　本文針對(duì)多徑衰落信道下的MQAM信號(hào)的調(diào)制識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行了研究，利用陣列接收結(jié)構(gòu)以及盲均衡的代價(jià)函數(shù)作為識(shí)別特征，設(shè)計(jì)了一套多徑衰落信道下的MQAM信號(hào)的調(diào)試識(shí)別方案。仿真表明，該方案實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但是需要在較高的信噪比條件下（SNR>30）才能有效識(shí)別MQAM信號(hào)（識(shí)別率大于80%）。
參考文獻(xiàn)
1 陳衛(wèi)東，楊紹全.多徑信道下MPSK信號(hào)的調(diào)制識(shí)別算法[J].通信學(xué)報(bào)，2002;23（6）:14～21
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3 Dobre O A,Abdi A,Bar-Ness Y et al.Su.Selection combining for modulation recognition in fading channels. Proc. IEEE MILCOM 2005, Atlantic City, NJ, US
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