畢業(yè)設(shè)計(jì)畢業(yè)論文基于matlab的數(shù)字調(diào)制信號(hào)的仿真及識(shí)別管理資料

實(shí)用文檔數(shù)字調(diào)制信號(hào)的仿真及識(shí)別獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）是本人在指導(dǎo)老師指導(dǎo)下取得的研究成果。除了文中特別加以注釋和致謝的地方外，論文（設(shè)計(jì)）中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果。與本研究成果相關(guān)的所有人所做出的任何貢獻(xiàn)均已在論文（設(shè)計(jì)）中作了明確的說明并表示了謝意。簽名：年月日授權(quán)聲明本人完全了解許昌學(xué)院有關(guān)保留、使用本科生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的規(guī)定，即：有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的復(fù)印件和磁盤，允許畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）被查閱和借閱。本人授權(quán)許昌學(xué)院可以將畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編論文（設(shè)計(jì)）。本人論文（設(shè)計(jì)）中有原創(chuàng)性數(shù)據(jù)需要保密的部分為（如沒有，請(qǐng)?zhí)顚憽盁o”）：簽名：年月日指導(dǎo)教師簽名：年月日摘要本文對(duì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并利用M文件編程的方法做出了調(diào)制過程的仿真波形，接著又利用Simulink平臺(tái)建立了功率譜密度的仿真模型，并得到了預(yù)期的仿真結(jié)果，從而作為信號(hào)頻域識(shí)別的理論依據(jù)。另外，本文實(shí)際上還對(duì)現(xiàn)實(shí)中用FFT提取功率譜密度的識(shí)別方法進(jìn)行了仿真并且簡單介紹了三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)時(shí)域識(shí)別的理論方法。關(guān)鍵詞：數(shù)字調(diào)制信號(hào)的仿真；M文件；Simulink；識(shí)別ABSTRACTInthispaper,thebasicknowledgeofdigitalmodulationsignalisintroducedindetail,andM-fileisusedtogettheemulatedwaveoftheprocessoftheplatformofSimulinkisusedtoformthemodelofpowerspectrumdensity,andtheemulatedresultsareexpected,thustheresultscanbethetheorybasisoffrenquencydomainidentityofdigitalmodulationaddition,actuallythispaperalsoemulatesFFTidentitymethodpickingupthepowerspectrumdensitywhichisusedinreality,anditintroducesthetheorymethodoftimedomainidentityofthreedigitalmodulationsignalsimplelyaswell.Keywords：Theemulationofdigitalmodulationsignal;M-file;Simulink;Identity目錄1緒論 數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制樣式的識(shí)別調(diào)制樣式識(shí)別模塊的建立以上我們介紹了三種基本的數(shù)字信號(hào)調(diào)制過程的基本方法，原理框圖等理論知識(shí)及他們各自的功率譜特征，這些東西是我們進(jìn)行數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制樣式識(shí)別的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。接下來我們假設(shè)在調(diào)制信號(hào)模型已建立的基礎(chǔ)上，建立數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別模塊。數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別是對(duì)空間中接受到的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行調(diào)制樣式的判斷，本論文我們只針對(duì)三種基本的數(shù)字調(diào)制信號(hào)即2ASK、2FSK以及2PSK進(jìn)行調(diào)制樣式的識(shí)別。從前面的緒論里我們知道數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別模塊由三部分組成，即信號(hào)的預(yù)處理，特征參數(shù)的提取，以及判決識(shí)別部分。根據(jù)以上知識(shí)，我們可以建立包括調(diào)制信號(hào)的產(chǎn)生在內(nèi)的數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制樣式的識(shí)別模型，如圖4-1所示。 調(diào)制輸出被調(diào)制信號(hào)調(diào)制輸出被調(diào)制信號(hào)調(diào)制系統(tǒng)調(diào)制信號(hào)信號(hào)預(yù)處理理特征參數(shù)提取判決結(jié)果圖4-1數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制樣式的識(shí)別模型由圖4-1，我們可以知道識(shí)別模型主要由三個(gè)模塊組成的，接下來我們依次對(duì)各個(gè)模塊的作用以及識(shí)別的流程做具體的解釋和論述。對(duì)于數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別，第一個(gè)模塊即信號(hào)預(yù)處理是進(jìn)行調(diào)制樣式識(shí)別的基礎(chǔ)，它的主要功能是信號(hào)分離（調(diào)制識(shí)別的過程中只研究一個(gè)信號(hào)幀）和信號(hào)分段。信號(hào)分離是指從所接收的很寬范圍的眾多信號(hào)中分離出待識(shí)別的適當(dāng)長的信號(hào)幀，這里需要運(yùn)用信號(hào)的載頻提取、頻譜估計(jì)和濾波技術(shù)。通過信號(hào)的載頻提取和頻譜估計(jì)技術(shù)可以提取合適的信號(hào)幀以及選擇適合的信號(hào)幀長度，而通過濾波技術(shù)，根據(jù)所提取的信號(hào)幀，選擇合適的濾波器，就可以去除所提取信號(hào)幀中的噪聲。這些技術(shù)是調(diào)制識(shí)別的基本前提，但不是調(diào)制識(shí)別的重點(diǎn)。信號(hào)分段將長度為L的待識(shí)別信號(hào)幀分成N段，信號(hào)長度的選定應(yīng)滿足兩項(xiàng)主要要求：1)避免衰落、多徑時(shí)延等信道因素對(duì)調(diào)制信號(hào)的影響；2)確保信號(hào)屬性的完整性并能很快的提取選用的特征量。通過信號(hào)的預(yù)處理這一模塊，我們可以將待識(shí)別的信號(hào)較為完整的從空間中分離出來，以方便后面較為準(zhǔn)確的提取特征參數(shù)和判決。特征參數(shù)的提取是數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別的重點(diǎn)，提取正確合適的特征參數(shù)可以方便容易的判斷出信號(hào)的調(diào)制樣式。特征參數(shù)相當(dāng)于是一個(gè)信號(hào)的標(biāo)識(shí)，每一種調(diào)制信號(hào)總有它不同于其他的調(diào)制信號(hào)的標(biāo)識(shí)，因此，找到這樣一個(gè)標(biāo)識(shí)或參數(shù)就找到了這個(gè)信號(hào)所獨(dú)有的特點(diǎn)，這樣的話就可以在很大程度上確認(rèn)該調(diào)制信號(hào)的調(diào)制樣式。這就如現(xiàn)實(shí)生活中我們提取手紋作為一個(gè)人區(qū)別于另外一個(gè)人的特征，而在信號(hào)識(shí)別方面我們通過提取特征參數(shù)作為一個(gè)信號(hào)不同于另一個(gè)信號(hào)的標(biāo)志。任何一個(gè)能反映信號(hào)特點(diǎn)的特征量都可以作為特征參數(shù)進(jìn)行提取，因此，對(duì)于不同的調(diào)制信號(hào)可以提取同一個(gè)特征參數(shù)，然后對(duì)所提取的特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，從而進(jìn)行識(shí)別，而且對(duì)于同一個(gè)調(diào)制信號(hào)也可以多提取幾個(gè)特征參數(shù)，對(duì)這幾個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行分析綜合，從而得到此調(diào)制信號(hào)的調(diào)制方式。特征參數(shù)的提取是識(shí)別的重點(diǎn)，因此，。判決部分是根據(jù)所提取的特征參數(shù)，設(shè)置相應(yīng)的判決標(biāo)準(zhǔn)，每一種判決準(zhǔn)則都對(duì)應(yīng)了一種或一類調(diào)制信號(hào)類型，因此依據(jù)這種判決標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，就相當(dāng)于找到此信號(hào)所獨(dú)有的特點(diǎn)，從而識(shí)別出最后的數(shù)字調(diào)制信號(hào)的調(diào)制方式。整個(gè)識(shí)別的流程可以大致敘述如下：首先進(jìn)行信號(hào)的預(yù)處理將待識(shí)別的信號(hào)分離出來，然后用一定的方法提取分離出來的信號(hào)的特征參數(shù)，再通過判決器判斷，最終可以得到調(diào)制信號(hào)的調(diào)制樣式。判決器的好壞以及設(shè)置的是否合理，同樣對(duì)整個(gè)識(shí)別過程有比較大的影響，但最終決定識(shí)別有效性和可靠性的標(biāo)準(zhǔn)還是所提取的特征參數(shù)。因此，本論文在識(shí)別模塊我們主要對(duì)特征參數(shù)的提取進(jìn)行了具體研究。特征參數(shù)的提取特征參數(shù)的提取對(duì)于數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制樣式的識(shí)別至關(guān)重要，本文我們要對(duì)三種基本的數(shù)字調(diào)制信號(hào)即2ASK、2FSK、2PSK的調(diào)制樣式進(jìn)行識(shí)別,因此要提取特征參數(shù)作為區(qū)別三種調(diào)制信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)。通過對(duì)第三部分的基礎(chǔ)理論的研究，我們發(fā)現(xiàn)這三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的功率譜密度在表達(dá)式上各有不同，因此，我們可以選用三種基本數(shù)字調(diào)制信號(hào)的功率譜作為識(shí)別的特征參數(shù)對(duì)其識(shí)別過程進(jìn)行研究。進(jìn)一步從數(shù)學(xué)表達(dá)式及推理過程中研究這三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的功率譜密度的本質(zhì)區(qū)別，我們可以得到以下結(jié)論：在二進(jìn)制基帶信號(hào)1符號(hào)和0符號(hào)等概率出現(xiàn)即P=1/2的情況下，我們發(fā)現(xiàn)，二進(jìn)制振幅鍵控信號(hào)的功率譜由載頻處的連續(xù)譜和離散譜組成，其明顯特征是離散譜在載頻處會(huì)有沖擊脈沖；而二進(jìn)制頻移鍵控信號(hào)的功率譜由兩個(gè)載頻分別為和處的連續(xù)譜和離散譜組成，這樣的話，其功率譜的離散譜在兩個(gè)載頻處分別都會(huì)有沖擊脈沖，也就是其功率譜密度中會(huì)有兩個(gè)沖擊脈沖；但對(duì)于二進(jìn)制移相鍵控信號(hào)，在P=1/2的情況，其功率譜只有連續(xù)譜構(gòu)成，因此其功率譜密度中不會(huì)有沖擊脈沖。因此，最后我們把所提取的特征參數(shù)功率譜中是否有沖擊脈沖以及沖擊脈沖的個(gè)數(shù)作為識(shí)別判斷的標(biāo)準(zhǔn)。然而，通過對(duì)三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的功率譜密度進(jìn)行仿真，可以輕而易舉的從仿真結(jié)果中得到關(guān)于沖擊脈沖的情況，再根據(jù)判決規(guī)則，從而判斷此數(shù)字調(diào)制信號(hào)的調(diào)制樣式。另外，上述提取的特征參數(shù)功率譜密度屬于頻域范圍內(nèi)的特征參數(shù)，在實(shí)際的特征參數(shù)提取過程中也可以在時(shí)域范圍內(nèi)提取特征參數(shù)，在時(shí)域范圍內(nèi)可以提取信號(hào)的幅度、相位、頻率等作為特征參數(shù)進(jìn)行研究。對(duì)于本文所要研究的三種基本的數(shù)字調(diào)制信號(hào)2ASK、2FSK、2PSK的識(shí)別，理論上，我們可以提取兩個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行研究，從而識(shí)別出這三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)。首先提取幅度即包絡(luò)為特征參數(shù)，理論研究上我們知道只有2ASK信號(hào)的包絡(luò)變化明顯，而2FSK和2PSK信號(hào)的包絡(luò)變化幅度不大，這樣就可以將2ASK信號(hào)識(shí)別出來；然后再選取瞬時(shí)頻率作為提取的特征參數(shù)來識(shí)別2FSK和2PSK信號(hào)，從理論研究及公式上，我們知道2FSK信號(hào)的瞬時(shí)頻率和2PSK信號(hào)的瞬時(shí)頻率是不一樣的，因此從瞬時(shí)頻率可以區(qū)別出2FSK信號(hào)和2PSK信號(hào)。在現(xiàn)實(shí)中提取這些時(shí)域特征參數(shù)的方法主要通過Hilbert變化法，同向正交分量法和過零檢測法來實(shí)現(xiàn)，其提取過程計(jì)算較為繁瑣，而且由于該過程要提取兩個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行研究，所以，本論文我們采用在頻率域內(nèi)提取功率譜密度為特征參數(shù)的方法作為本文識(shí)別研究的重點(diǎn)。在論文中，我們先是利用Simulink建模的方法，來具體分析這三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)功率譜密度的差別，從而更加直觀的說明將功率譜密度作為所提取特征參數(shù)的理論依據(jù)。然后，我們簡單介紹了FFT方法，并說明了利用FFT來提取功率譜密度的可行性，而且通過M文件編程，獲得FFT方法提取功率譜密度的仿真。因此，現(xiàn)實(shí)中我們可以通過利用FFT提取功率譜密度作為特征參數(shù)來區(qū)分這三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)?；赟imulink的功率譜密度的仿真通過對(duì)以上三種基本數(shù)字調(diào)制信號(hào)的理論研究，可以利用Simulink分別對(duì)三種數(shù)字調(diào)制系統(tǒng)建立功率譜密度的仿真模型，首先建立2FSK的仿真模型，如下圖4-2所示?；赟imulink建立仿真模型方便、直觀，在仿真運(yùn)行的過程中可以實(shí)時(shí)地觀察信號(hào)的變化。圖4-22FSK調(diào)制系統(tǒng)功率譜框圖圖4-2是二進(jìn)制移頻鍵控調(diào)制系統(tǒng)的功率譜框圖，框圖中RandomIntegerGenerator（隨機(jī)序列發(fā)生器）產(chǎn)生的是二進(jìn)制隨機(jī)序列，即產(chǎn)生符號(hào)0和符號(hào)1的隨機(jī)序列，。然后將此序列發(fā)生器產(chǎn)生的二進(jìn)制隨機(jī)序列送入2FSK基帶調(diào)制器，進(jìn)行調(diào)制過程，最后將調(diào)制完成的信號(hào)通過頻譜示波器，提取2FSK信號(hào)的功率譜密度，從而在頻譜示波器中得到2FSK信號(hào)的功率譜圖。表4-1是RandomIntegerGenerator（隨機(jī)序列發(fā)生器）的參數(shù)設(shè)置。表4-2是M-FSKModulatorBaseband（基帶M-FSK調(diào)制器）的參數(shù)設(shè)置。表4-3是Spectrumscope（頻譜示波器）的參數(shù)設(shè)置。通過對(duì)以上這三個(gè)模塊的參數(shù)進(jìn)行具體設(shè)置，并進(jìn)行運(yùn)行仿真，就可以得到2FSK信號(hào)的功率譜密度的仿真圖，如圖4-3所示。表4-1RandomIntegerGenerator（隨機(jī)序列發(fā)生器）的參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱參數(shù)值M-ary(元數(shù))2Intialseed(初始化種子)37Sampletime(采樣時(shí)間)表4-2M-FSKModulatorBaseband（基帶M-FSK調(diào)制器）的參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱參數(shù)值M-ary（元數(shù)）2Inputtype（輸入類型）Bit（位）Symbolsetordering(模型設(shè)置命令)Binary（二進(jìn)制）Frequencyseparation（頻率間隔）20HzPhasecontinuity（相位連續(xù)性）Continuous（連續(xù)）Samplespersymbol（每符號(hào)采樣數(shù)）10表4-3Spectrumscope（頻譜示波器）的參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱參數(shù)設(shè)置Buffersize（緩沖量）2048Bufferoverlap（重疊緩沖量）1024FFTlength（快速傅里葉變換長度）2048Numberofspectralaverages（平均頻譜數(shù)）250Frequencyrange（頻率范圍）[-Fs/2…Fs/2]MinimumY-limit（最小Y值）-40MaximumY-limit（最大Y值）20Windowtype（窗口類型）Hann（漢明）Windowsampling（窗口采樣法）Periodic（定期的）Frequencyunits（頻譜單位）Hz（赫茲）圖4-32FSK信號(hào)的功率譜圖結(jié)果分析：通過以上的參數(shù)設(shè)置，再結(jié)合得到的功率譜圖分析如下：由于在M-FSKModulatorBaseband（基帶M-FSK調(diào)制器）中設(shè)置的兩載波的頻率差為20Hz，從上圖4-3中我們可以看到在10和-10Hz處都有沖擊脈沖。同樣，接下來我們建立2PSK功率譜的仿真模型，其仿真模型的建立與2FSK仿真模塊相似，其主要區(qū)別是將中間的2FSK基帶調(diào)制器換成2PSK基帶調(diào)制器，其仿真模型如下圖4-4所示。圖4-42PSK調(diào)制系統(tǒng)功率譜框圖上圖中三個(gè)模塊的參數(shù)設(shè)置，第一個(gè)和第三個(gè)模塊即RandomIntegerGenerator（隨機(jī)序列發(fā)生器）和Spectrumscope（頻譜示波器）的參數(shù)設(shè)置與圖4-1中的相應(yīng)的參數(shù)設(shè)置完全相同，見表4-1和4-3。而BPSKModulatorBaseband（基帶2PSK調(diào)制器）的參數(shù)設(shè)置如下表4-4所示。表4-4BPSKModulatorBaseband（基帶2-PSK調(diào)制器）參數(shù)名稱參數(shù)值Phaseoffset（相位差）0Samplespersymbol（每符號(hào)采樣數(shù)）10通過對(duì)模塊的各個(gè)參數(shù)設(shè)置，然后在Simulink里執(zhí)行運(yùn)行命令，就可以得到最后的功率譜仿真圖，如下圖4-5所示。圖4-52PSK信號(hào)的功率譜圖結(jié)果分析：對(duì)上圖4-5的結(jié)果進(jìn)行研究分析，我們發(fā)現(xiàn)上圖中的仿真結(jié)果完全符合2PSK信號(hào)理論上的功率譜密度。最后，我們來建立2ASK信號(hào)功率譜密度的仿真模型，如下圖4-6所示。圖4-62ASK調(diào)制系統(tǒng)功率譜框圖上圖4-6是二進(jìn)制振幅調(diào)制系統(tǒng)功率譜框圖，框圖中BernoulliBinaryGenerator（二進(jìn)制伯努力信號(hào)發(fā)生器）是信號(hào)源，用來產(chǎn)生速率為250bps的二進(jìn)制信號(hào)；由于基帶信號(hào)與調(diào)制輸出信號(hào)的采樣頻率不同，故用RateTransition（速率變換模塊）加以匹配；再經(jīng)過DSBAMModulatorPassband（通帶調(diào)幅器）形成2ASK調(diào)制信號(hào)，加一個(gè)Mux（合路器），然后通過頻譜示波器觀察到基帶信號(hào)和二進(jìn)制振幅調(diào)制信號(hào)的功率譜圖。表4-5是BernoulliBinaryGenerator（二進(jìn)制伯努力信號(hào)發(fā)生器）的參數(shù)設(shè)置，表4-6是RateTransition（速率變換器）的參數(shù)設(shè)置，表4-7是DSBAMModulatorPassband（通帶調(diào)幅器）的參數(shù)設(shè)置，表4-8是Spectrumscope（頻譜示波器）的參數(shù)設(shè)置。通過對(duì)各個(gè)模塊的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，并進(jìn)行運(yùn)行仿真，就可以得到2ASK信號(hào)的功率譜圖，如圖4-7所示。表4-5BernoulliBinaryGenerator（二進(jìn)制伯努力信號(hào)發(fā)生器）參數(shù)名稱參數(shù)值Probabilityofazero（0的概率）Initialseed（初始化種子）61Sampletime（采樣時(shí)間）1/250表4-6RateTransition（速率變換器）參數(shù)名稱參數(shù)值Initialcondition（初始化情況）0Outputsampletime（輸出口采樣時(shí)間）1/10000表4-7DSBAMModulatorPassband（通帶振幅調(diào)制器）參數(shù)名稱參數(shù)值Inputsignaloffset（輸入信號(hào)差）0Carryfrequency（載波頻率）1000Initialphase（初始相位）0表4-8Spectrumscope（頻譜示波器）參數(shù)名稱參數(shù)設(shè)置Buffersize（緩沖量）4096Bufferoverlap（重疊緩沖量）2048FFTlength（快速傅里葉變換長度）4096Numberofspectralaverages（平均頻譜數(shù)）500Frequencyrange（頻率范圍）[-Fs/2…Fs/2]MinimumY-limit（最小Y值）-40MaximumY-limit（最大Y值）20Windowtype（窗口類型）Hann（漢明）Windowsampling（窗口采樣法）Periodic（定期的）Frequencyunits（頻譜單位）Hz（赫茲）最后依照上面對(duì)各個(gè)模塊的參數(shù)設(shè)置，在Simulink里進(jìn)行運(yùn)行仿真，從而得到最后的功率譜密度仿真結(jié)果，如下圖4-7所示。圖4-72ASK信號(hào)的功率譜圖結(jié)果分析：由于圖4-6建立的是基帶和通帶2ASK信號(hào)功率譜圖，綠線所畫的為2ASK基帶信號(hào)的功率譜密度，從圖中我們可以發(fā)現(xiàn)有一個(gè)明顯的沖擊脈沖；而圖中黑線所畫的是頻帶2ASK信號(hào)的功率譜密度圖，其是在基帶信號(hào)頻譜的基礎(chǔ)上分別左右平移，并且在左右兩邊的載波處各有一個(gè)沖擊脈沖，圖中畫出的是雙邊帶的功率譜密度圖。因此實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與理論相符合。最后，我們對(duì)比圖4-3，圖4-5和圖4-7可以觀察到很明顯的功率譜差別，因此將功率譜密度做為三種信號(hào)識(shí)別所提取的特征參數(shù)的理論依據(jù)成立。然而在現(xiàn)實(shí)中我們知道這樣一個(gè)識(shí)別過程是在先驗(yàn)知識(shí)較少的情況進(jìn)行判斷的，因而通常對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行FFT變換，從而提取信號(hào)的功率譜，然后進(jìn)行識(shí)別判斷。因此，在提取功率譜密度這一理論依據(jù)成立的基礎(chǔ)上，我們可以對(duì)現(xiàn)實(shí)中用FFT提取功率譜密度的方法進(jìn)行仿真，從而更加確認(rèn)和證實(shí)FFT提取功率譜密度這一方法在現(xiàn)實(shí)中的的實(shí)用性和有效性。接下來我們對(duì)FFT提取功率譜的方法進(jìn)行具體論述，并給出仿真結(jié)果。FFT提取功率譜密度的仿真在現(xiàn)實(shí)生活中，我們通常利用FFT（快速傅里葉變換）的方法來提取功率譜密度這一特征參數(shù)。首先，我們簡單介紹一下傅里葉變換，傅里葉變換是一種將信號(hào)從時(shí)域變換到頻域的變換形式，在信號(hào)處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。由于我們希望能夠在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)信號(hào)的頻譜分析，因此信號(hào)的頻域必須是離散的，而且應(yīng)該是有限長的。但傅里葉變換只能處理連續(xù)信號(hào)，所以這時(shí)候離散傅里葉變換(DFT)就應(yīng)運(yùn)而生了。而快速傅里葉變換(FFT)的提出使DFT的實(shí)現(xiàn)更為接近實(shí)時(shí)?？焖俑道锶~變換是根據(jù)變換定義的運(yùn)算規(guī)律，及其中某些算法的特殊性，找出減少乘法和加法運(yùn)算次數(shù)的有效途徑，實(shí)現(xiàn)原始變化的各種高效算法。由于傅里葉變換完成了信號(hào)從時(shí)域到頻域的轉(zhuǎn)換，因此，對(duì)于空間中我們接收到的信號(hào)直接進(jìn)行快速傅里葉變換就可以得到其功率譜的特征，而不需要對(duì)所接收的信號(hào)有具體的了解，這一點(diǎn)正好符合數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別是在先驗(yàn)知識(shí)較少的情況下進(jìn)行的要求。因此，用FFT提取功率譜密度的方法在調(diào)制識(shí)別領(lǐng)域廣泛應(yīng)用也是顯而易見的。通過對(duì)FFT算法以及三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)分析，我們利用M文件編程（具體程序見附錄）得到用FFT方法提取的功率譜密度的仿真結(jié)果，用FFT方法提取三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)功率譜密度的仿真圖，如下圖4-8,4-9,4-10所示。圖4-82ASK信號(hào)的功率譜圖圖4-92FSK信號(hào)的功率譜圖圖4-102PSK信號(hào)的功率譜圖結(jié)果分析：對(duì)上面三個(gè)圖進(jìn)行分析，可以觀察到比較明顯的差別?；鶐盘?hào)的中心頻率為500Hz，經(jīng)過振幅調(diào)制后2ASK信號(hào)的頻譜在基帶信號(hào)頻譜的基礎(chǔ)上分別左右平移，并且在載波頻率處有沖擊分量；經(jīng)過移頻鍵控后，2FSK信號(hào)的頻譜關(guān)于中心頻率對(duì)稱，并且是雙峰，而且在載波頻率處有沖擊分量；經(jīng)過移相鍵控后，2PSK信號(hào)的頻譜關(guān)于中心頻率對(duì)稱，并且在載波處無沖擊分量。有無沖擊分量以及沖擊分量的個(gè)數(shù)在仿真圖中可以非常明顯的看到。因此，現(xiàn)實(shí)中用FFT提取功率譜密度的方法仿真依據(jù)充分，而且其實(shí)用性強(qiáng)，特別適合于像數(shù)字信號(hào)調(diào)制識(shí)別這種先驗(yàn)知識(shí)較少的情況下，進(jìn)行功率譜密度的提取及分析。特征參數(shù)提取成功之后，就完成了數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制樣式識(shí)別的一大部分內(nèi)容，接下來就是對(duì)功率譜密度設(shè)置相應(yīng)的判決準(zhǔn)則，而在此我們設(shè)置的判決準(zhǔn)則是其功率譜中是否有沖擊脈沖以及沖擊脈沖的數(shù)目，通過上面的分析，我們知道通過這一判決準(zhǔn)則可以輕而易舉的將三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)區(qū)分開來。這樣就完成了整個(gè)識(shí)別過程。通過以上對(duì)FFT算法及仿真結(jié)果的分析，我們知道現(xiàn)實(shí)中采用FFT方法來提取信號(hào)功率譜密度的方法是可行的。但現(xiàn)實(shí)中利用FFT方法獲得功率譜密度的手段方法技巧更為先進(jìn)，有待我們更近一步的了解和學(xué)習(xí)。本章小結(jié)本章主要介紹了關(guān)于三種基本數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別模型，識(shí)別流程以及識(shí)別方法，并介紹了時(shí)域和頻域兩種識(shí)別方法，時(shí)域的識(shí)別方法從包絡(luò)的變化和瞬時(shí)頻率的變化出發(fā)，以包絡(luò)的變化幅度和瞬時(shí)頻率的變化特征為識(shí)別判斷的標(biāo)準(zhǔn)，而頻域的識(shí)別方法以功率譜密度為特征參數(shù)出發(fā)，以三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的功率譜密度中是否有沖擊尖峰以及沖擊尖峰的數(shù)目作為識(shí)別判斷的標(biāo)準(zhǔn)，而本章重點(diǎn)對(duì)功率譜密度用Simulink建模的方法進(jìn)行了仿真，以作為把功率譜密度作為頻域特征參數(shù)識(shí)別的理論依據(jù)。并且在這一理論依據(jù)成立的前提下，對(duì)現(xiàn)實(shí)中采用FFT方法提取功率譜密度的方法進(jìn)行了仿真，從而作為現(xiàn)實(shí)中采用FFT方法提取功率譜密度的依據(jù)。5結(jié)論本文對(duì)三種基本數(shù)字調(diào)制信號(hào)進(jìn)行了研究，并主要進(jìn)行了識(shí)別方面的理論研究。數(shù)字調(diào)制信號(hào)的基礎(chǔ)理論知識(shí)是進(jìn)行識(shí)別判斷的前提和基礎(chǔ)。因此，本論文在第三章重點(diǎn)介紹了三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的調(diào)制過程，調(diào)制表達(dá)式，功率譜密度等方面的基礎(chǔ)知識(shí)，并用Matlab仿真出了這三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)調(diào)制過程中各信號(hào)的波形。對(duì)三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)進(jìn)行識(shí)別是本文研究的另外一個(gè)重點(diǎn)。因此，本文重點(diǎn)研究了用功率譜密度作為特征參數(shù)對(duì)三種數(shù)字調(diào)制信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，并且對(duì)時(shí)域的識(shí)別方法進(jìn)行了簡單介紹。然而在實(shí)際的調(diào)制樣式識(shí)別的應(yīng)用中，對(duì)空間中我們所接收的信號(hào)通常是一無所知，因此，通常要對(duì)一個(gè)待識(shí)別的信號(hào)提取幾個(gè)特征參數(shù)，每一個(gè)特征參數(shù)提取之后通過識(shí)別判斷，得到的通常是一類具有此共同特征的調(diào)制信號(hào)。然后在這一類調(diào)制信號(hào)的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行特征參數(shù)的提取，接著進(jìn)行識(shí)別，這樣通過不斷的提取特征參數(shù)，不斷的識(shí)別判斷，從而最終得到此信號(hào)的調(diào)制類型。本文由于作者水平和時(shí)間有限，僅對(duì)三種基本的數(shù)字調(diào)制信號(hào)的仿真及識(shí)別進(jìn)行了研究，而且對(duì)于信號(hào)的預(yù)處理部分未做詳細(xì)具體的過程說明，然而在實(shí)際的通信系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)各種各樣的調(diào)制信號(hào)，包括模擬信號(hào)以及其他一些很復(fù)雜的現(xiàn)代數(shù)字調(diào)制信號(hào)。因此，還有待我們?nèi)プ龈钜徊降难芯俊６疚闹皇亲R(shí)別研究領(lǐng)域的一小部分。參考文獻(xiàn)[1]張輝,[M].西安電子科技大學(xué)出版社,[2][M].北京航空航天大學(xué)出版社,[3][M].清華大學(xué)出版社,[4]——基于MATLAB的計(jì)算機(jī)仿真[M].北京郵電大學(xué)出版社,[5][M].人民郵電出版社,[6][M].國防工業(yè)出版社,[7]姚亞峰,[J].通信技術(shù),[8]李建新,劉乃安,——Matlab通信工具箱[M].西安電子科技大學(xué)出版社,[9]呂杰,[J].南京理工大學(xué)學(xué)報(bào),[10]尚俊娜,[J].杭州電子工業(yè)學(xué)院報(bào),[11]胡延平,李廣森,[J].通信學(xué)報(bào),[12]范海波,楊志俊,[J].無限通信技術(shù),[13]韓國棟,蔡斌,[J].通信技術(shù),[14]呂杰,張勝付,[J].電訊技術(shù),[15]ChanYT,PlewsJW,HoKrateestimationbythewavelettransform[A].IEEEInternationalSymposiumon[C],[16]AzzouzEE,NandiAidentificationofdigitalmodulationProcessing,附錄2ASK的M文件源程序：functionaskdigtal(s,f)t=0:2*pi/99:2*pi;cp=[];mod=[];bit=[];dp=[];forn=1:length(s);ifs(n)==0;cp1=zeros(1,100);bit1=zeros(1,100);elses(n)==1;cp1=ones(1,100);bit1=ones(1,100);enddp1=ones(1,100);dp=[dpdp1];c=sin(f*t);cp=[cpcp1];mod=[modc];bit=[bitbit1];endask=cp.*mod;carrier=dp.*mod;subplot(3,1,1);plot(bit,'linewidth',);gridon;ylabel('binarysignal');axis([0100*length(s)]);subplot(3,1,2);plot(carrier,'linewidth',);gridon;ylabel('carriersignal');axis([0100*length(s)]);subplot(3,1,3);plot(ask,'linewidth',);gridon;ylabel('askmodulation');axis([0100*length(s)]);2FSK的M文件源程序:functionfskdigtal(s,f0,f1)t=0:2*pi/99:2*pi;cp=[];mod=[];bit=[];dp=[];mod0=[];mod1=[];forn=1:length(s);ifs(n)==0;cp1=ones(1,100);c=sin(f0*t);bit1=zeros(1,100);elses(n)==1;cp1=ones(1,100);c=sin(f1*t);bit1=ones(1,100);enddp1=ones(1,100);dp=[dpdp1];cp=[cpcp1];mod=[modc];bit=[bitbit1];c0=sin(f0*t);c1=sin(f1*t);mod0=[mod0c0];mod1=[mod1c1];endcarrier0=dp.*mod0;carrier1=dp.*mod1;fsk=cp.*mod;subplot(4,1,1);plot(bit,'linewidth',);gridon;ylabel('binarysignal');axis([0100*length(s)]);subplot(4,1,2);plot(carrier0,'linewidth',);gridon;ylabel('carrier0signal');axis([0100*length(s)]);subplot(4,1,3);plot(carrier1,'linewidth',);gridon;ylabel('carrier1signal');axis([0100*length(s)]);subplot(4,1,4);plot(fsk,'linewidth',);gridon;ylabel('fsksignal');axis([0100*length(s)]);2PSK的M文件源程序：s=[0110100110];t=0:2*pi/99:2*pi;m1=[];c1=[];b1=[];c2=[];forn=1:length(s);ifs(n)==0;m=-ones(1,100);b=zeros(1,100);elses(n)==1;m=ones(1,100);b=ones(1,100);endc=sin(2*t);c3=-sin(2*t);m1=[m1m];c1=[c1c];b1=[b1b];c2=[c2c3];endp=c1.*m1;subplot(4,1,1);plot(b1,'linewidth',);gridon;ylabel('binarysignal');axis([0100*length(s)]);subplot(4,1,2);plot(c1,'linewidth',);gridon;ylabel('carriersignal1');axis([0100*length(s)]);subplot(4,1,3);plot(c2,'linewidth',);gridon;ylabel('carriersignal2');axis([0100*length(s)]);subplot(4,1,4);plot(p,'linewidth',);gridon;ylabel('PKSsignal');axis([0100*length(s)]);FFT提取功率譜密度的M文件編程：2FSK功率譜圖源程序：fb=1;fc0=3,fc1=5;A=1;M=25;tb=1/fb;tc0=1/fc0,tc1=1/fc1;Nc0=floor(M*tc0/tb),Nc1=floor(M*tc1/tb);step=tb/M;fori=1:k;ifs(i)==1;forj=1:M;Fsk((i-1)*M+j)=A*cos(2*pi*(j-1)/Nc0);endelseforj=1:M;Fsk((i-1)*M+j)=A*cos(2*pi*(j-1)/Nc1);endendendfori=1:M*k;t(i)=i*step;endY1=fft(Fsk,1024);Z1=fftshift(Y1);Pyy1=Z1.*conj(Z1)/(1024);f=1000*(0:1000)/(1024);plot(f,Pyy1(1:1001));axis([01000,05]);xlabel('Frequency(Hz)');2PSK功率譜圖的源程序：fb=1;fc=1;A=1;M=25;tb=1/fb;tc=1/fc;Nc=floor(M*tc/tb);step=tb/M;fori=