高階累積量調(diào)制識(shí)別改進(jìn)算法的FPGA實(shí)現(xiàn)

摘要：基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別算法在低信噪比環(huán)境下識(shí)別率較低。針對這一問題，提出了高階累積量的改進(jìn)算法，通過調(diào)整特征參數(shù)的判別順序先識(shí)別出MASK信號(hào)的方式，取得了較好的效果。討論了該算法的FPGA設(shè)計(jì)，并利用Virtex-4開發(fā)板對該設(shè)計(jì)進(jìn)行硬件協(xié)同仿真測試。測試結(jié)果表明，該算法在低信噪比環(huán)境下對2ASK，4ASK，4PSK，16QAM信號(hào)的識(shí)別率有顯著提高。在信噪比為4dB時(shí)，對2ASK，4A-SK信號(hào)的識(shí)別率分別為93．4％，100％。在信噪比為2 dB時(shí)，對4PSK，16QAM信號(hào)的識(shí)別率最高，達(dá)到了99．7％。
關(guān)鍵詞：System Generator；FPGA；調(diào)制識(shí)別；高階累積量

0 引言
    由于數(shù)字調(diào)制信號(hào)越來越多地應(yīng)用于通信信號(hào)處理領(lǐng)域，因此對數(shù)字信號(hào)調(diào)制識(shí)別的研究也越來越多。傳統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別的判決方法有：決策判決法、高階累積量算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。但是決策判決法在低信噪比環(huán)境中識(shí)別率不高，而基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法計(jì)算復(fù)雜度較高。信號(hào)的高階累積量算法具有很好的抗噪性能，故對基于高階累積量的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法的研究受到了廣泛重視。文獻(xiàn)利用高階累積量實(shí)現(xiàn)了對 2ASK／BPSK，4ASK，4PSK，2FSK，4FSK信號(hào)的分類。文獻(xiàn)利用四階和六階累積量實(shí)現(xiàn)了對 2ASK，4ASK，8ASK，QPSK，8P-SK，16QAM信號(hào)的分類。文獻(xiàn)利用二、四、六階累積量實(shí)現(xiàn)了對 2ASK／BPSK，4ASK，QPSK，2FSK，4FSK，8FSK，16QAM信號(hào)的分類。文獻(xiàn)對高階累積量的四階、五階累積量進(jìn)行了優(yōu)化和仿真，但是在低信噪比的環(huán)境下，對信號(hào)的識(shí)別率都不高。
    在尋找更優(yōu)識(shí)別算法的過程中，以往的研究更多的把注意力放在了識(shí)別算法上，而沒注重算法的硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。System Generator for DSP是Xilinx公司開發(fā)的一款理想的DSP開發(fā)軟件，它對數(shù)字信號(hào)處理單元進(jìn)行系統(tǒng)建模，并將模型轉(zhuǎn)換成可靠的硬件實(shí)現(xiàn)，是連接數(shù)字信號(hào)處理高層系統(tǒng)設(shè)計(jì)與Xilinx FPGA實(shí)現(xiàn)的橋梁。針對上述問題，本文提出了高階累積量的改進(jìn)算法，并在System Generator中實(shí)現(xiàn)了算法的FPGA設(shè)計(jì)。

1 高階累積量的改進(jìn)算法
    數(shù)字信號(hào)的調(diào)制識(shí)別通常經(jīng)過三個(gè)步驟：接收信號(hào)預(yù)處理、特征參數(shù)提取和調(diào)制方式識(shí)別。然而實(shí)現(xiàn)信號(hào)調(diào)制識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是從接收信號(hào)中提取出用于識(shí)別的特征參數(shù)。下面首先介紹高階累積量算法是如何提取用于調(diào)制識(shí)別的特征參數(shù)的。
1．1 特征參數(shù)的提取
    首先給出高階矩的定義，對于一個(gè)具有零均值的復(fù)隨機(jī)過程X(t)，其p階混合矩可表示為：Mpq=E[X(t)p-qX*(t)q]。其中，*表示函數(shù)的共軛。然后定義高階累積量如下：
  
    設(shè)信號(hào)的能量為E，利用文獻(xiàn)中提出的算術(shù)平均來代替統(tǒng)計(jì)平均的方法，計(jì)算各種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的高階累積量，得到高階累積量的理論值，如表1所示。


    從表1中可以看出，從信號(hào)的高階累積量中提取特征參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)大部分信號(hào)的分類，而由于2ASK和BPSK信號(hào)的各累積量值相同，故利用高階累積量無法實(shí)現(xiàn)其分類。MFSK的高階累積量也相同，直接利用累積量無法實(shí)現(xiàn)其類內(nèi)識(shí)別。[!--empirenews.page--]
    由文獻(xiàn)知，對MFSK信號(hào)求導(dǎo)，再經(jīng)中值濾波，在濾除含有沖激函數(shù)的項(xiàng)后，再計(jì)算所得信號(hào)的高階累積量值，如表2所示。


    由以上分析可知，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字調(diào)制信號(hào)的調(diào)制識(shí)別，利用不同的累積量組合，從中提取了以下4個(gè)特征參數(shù)，定義如下：
  

  
1．2 信號(hào)的調(diào)制識(shí)別流程
    在低信噪比環(huán)境中，基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別算法對2ASK和4ASK信號(hào)的識(shí)別率普遍較低。針對此問題，本文提出了高階累積量的改進(jìn)算法。文中在高階累積量算法的基礎(chǔ)上，對四個(gè)特征參數(shù)的判決順序稍作調(diào)整，將MASK信號(hào)與其他信號(hào)分離，取得了較好的效果。具體識(shí)別過程如下：
    (1)用編程工具編程產(chǎn)生各種數(shù)字調(diào)制信號(hào)，并加入信噪比已知的噪聲，作為待識(shí)別的信號(hào)。
    (2)將接收到的待識(shí)別信號(hào)通過下變頻直接變換到零頻，然后利用正交下變頻技術(shù)得到復(fù)基帶調(diào)制信號(hào)。
    (3)計(jì)算各種待識(shí)別信號(hào)的二、四、六階累積量，并計(jì)算其特征參數(shù)Fe1，F(xiàn)e2，T4。
    (4)利用特征參數(shù)T4的識(shí)別，可以將信號(hào)分為兩組：第一組為MASK信號(hào)，第二組為MPSK，16QAM，MFSK信號(hào)。利用Fe2的閾值(t1)實(shí)現(xiàn)
第一組組內(nèi)識(shí)別；再利用Fe2的另一個(gè)閾值(t2)和Fe1從第二組中識(shí)別出16QAM，MPSK信號(hào)。
    (5)將待識(shí)別信號(hào)進(jìn)行微分后再經(jīng)中值濾波器，計(jì)算變換信號(hào)的高階累積量，并計(jì)算特征參數(shù)Fe3，利用Fe2實(shí)現(xiàn)MFSK類內(nèi)識(shí)別。
    在信號(hào)的調(diào)制識(shí)別過程中，主要是根據(jù)決策樹方法進(jìn)行分類和識(shí)別。本文在提取上述四個(gè)特征參數(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的決策規(guī)則建立決策樹。經(jīng)過多次性能的仿真和比較，最終得到一種比較好的識(shí)別算法，如圖1所示。其中t0，t1，t2，t3，t4都是閾值。

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1．3 仿真結(jié)果
    文中采用高階累積量的改進(jìn)方法，對算法識(shí)別性能做蒙特卡洛仿真。給閾值t0，t1，t2，t3，t4設(shè)置合適的值后，再將1 000次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)得到的仿真結(jié)果取平均。在每次試驗(yàn)中，設(shè)置信號(hào)的載波頻率為12 kHz，碼元速率為1 200 b／s，其中4FSK，8FSK的頻偏分別為1．5 kHz，3．5 kHz，碼元個(gè)數(shù)為200。圖2為原算法仿真結(jié)果，圖3為本文算法的仿真結(jié)果。


    對圖2和圖3進(jìn)行比較，可以看出本文算法的識(shí)別效果有了顯著提高。在信噪比為2 dB時(shí)，本文算法對16QAM信號(hào)和4PSK信號(hào)識(shí)別率達(dá)到100％，而原算法幾乎不能識(shí)別16QAM信號(hào)；在信噪比為4 dB時(shí)，對2ASK，4ASK信號(hào)的識(shí)別率分別為93％，100％。在信噪比為8 dB時(shí)，所有信號(hào)的識(shí)別率都可以達(dá)到90％以上，原算法有的信號(hào)識(shí)別率低于90％。比較后可知，在低信噪比環(huán)境下本文的算法對2ASK，4ASK，4PSK，16QAM信號(hào)的識(shí)別率有了顯著提高。

2 算法的System Generator設(shè)計(jì)
    目前，F(xiàn)PGA芯片已成為數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的核心器件。由于DSP設(shè)計(jì)者通常對C語言或Matlab工具很熟悉，卻不了解硬件描述語言VHDL，使得FPGA并未在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。System Generator在很多方面擴(kuò)展了MathWorks公司的Simulink平臺(tái)，提供了適合硬件設(shè)計(jì)的數(shù)字信號(hào)處理建模環(huán)境，加速、簡化了FPGA的DSP系統(tǒng)級硬件設(shè)計(jì)。通過Simulink的設(shè)計(jì)，System Generator即可自動(dòng)完成硬件比特流的產(chǎn)生，從而高效的實(shí)現(xiàn)FPGA設(shè)計(jì)。
    在FPGA調(diào)試和開發(fā)過程中，采用Xilinx公司的系統(tǒng)級建模工具System Generator構(gòu)建信號(hào)調(diào)制識(shí)別的算法模塊，開發(fā)板選用Virtex-4。算法模塊主要由信號(hào)產(chǎn)生模塊，信號(hào)參數(shù)提取模塊和信號(hào)判決模塊構(gòu)成。
2．1 調(diào)制信號(hào)的產(chǎn)生
    在System Generator設(shè)計(jì)過程中，各種調(diào)制信號(hào)是利用Matlab語言編程提供的，并疊加上已知信噪比的高斯白噪聲。文中測試了2ASK，4ASK，4PSK，16QAM，4FSK和8FSK信號(hào)的識(shí)別率。
2．2 微分前參數(shù)提取模塊
    提取特征參數(shù)Fe1，F(xiàn)e2，T4的模塊，如圖4所示。其中，signal是信號(hào)源，DDS，F(xiàn)IR，DowSamp共同實(shí)現(xiàn)復(fù)基帶信號(hào)的同向分量和正交分量的提取，calculatmodule是計(jì)算Fe1，F(xiàn)e2，T4三個(gè)特征參數(shù)的模塊，且這三個(gè)特征參數(shù)的結(jié)果分別由三個(gè)示波器輸出。

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2．3 微分后參數(shù)提取模塊
    提取特征參數(shù)Fe3的模塊，如圖5所示。其中，dmfilt是微分中值濾波模塊，兩個(gè)Black Box是計(jì)算特征參數(shù)Fe3的模塊。待識(shí)別調(diào)制信號(hào)經(jīng)過dmfilt模塊后，然后由DDS，F(xiàn)IR，DowSamp等提取同向分量和正交分量，再通過計(jì)算Fe3的模塊計(jì)算參數(shù)，最后結(jié)果由Scope輸出。


    圖6是當(dāng)信號(hào)為4FSK時(shí)，計(jì)算得到的Fe3值。其中，O．03～O．1 s是模塊計(jì)算參數(shù)的過程，O．1 s時(shí)對應(yīng)的數(shù)據(jù)是計(jì)算的最終結(jié)果。將結(jié)果輸出到Matlab變量空間workspace中，可以得到在0．1 s時(shí)計(jì)算的Fe3值為12．4。



3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    為了驗(yàn)證調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)的可行性，分別在Simulink和目標(biāo)開發(fā)板上運(yùn)行該設(shè)計(jì)。在產(chǎn)生硬件協(xié)同仿真模塊之前，先調(diào)用Resource Esti-mator模塊對本系統(tǒng)所需資源進(jìn)行估測。估測結(jié)果見表3。


    由于所需芯片內(nèi)部資源較多，所以選用Virtex4-xc4vlx200芯片。然后在System Generator模塊中點(diǎn)擊Generate產(chǎn)生硬件協(xié)仿真模塊，并將它拖入到設(shè)計(jì)文件當(dāng)中。給Virtex-4目標(biāo)板上電，連接好JTAG口，啟動(dòng)硬件協(xié)同仿真。當(dāng)信號(hào)分別為2ASK，4ASK，4PSK等調(diào)制信號(hào)時(shí)，測試整個(gè)設(shè)計(jì)系統(tǒng)判決的結(jié)果，并將1 000次獨(dú)立試驗(yàn)得到的仿真結(jié)果取平均，得到各種調(diào)制信號(hào)的識(shí)別率，如表4所示。從試驗(yàn)結(jié)果來看，調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)的FPGA硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)與Simulink仿真的結(jié)果基本一致，達(dá)到了設(shè)計(jì)的要求，從而也說明了System Generator有很高的精度。



4 結(jié)語
    本文采用高階累積量改進(jìn)算法對各種數(shù)字信號(hào)進(jìn)行調(diào)制識(shí)別，大大提高了低信噪比環(huán)境下2ASK，4ASK，4PSK和16QAM信號(hào)的識(shí)別率，并在 System Generator中實(shí)現(xiàn)了高階累積量改進(jìn)算法的FPGA設(shè)計(jì)，從模型的建立到FPGA的實(shí)現(xiàn)都是在圖形化設(shè)計(jì)環(huán)境下完成的，避開了編寫復(fù)雜VHDL語言的環(huán)節(jié)，且轉(zhuǎn)化到FPGA上實(shí)現(xiàn)的性能好，設(shè)計(jì)過程簡便靈活，從而為調(diào)制方式識(shí)別算法的設(shè)計(jì)提供了一種新的方案。利用System Generator提供的圖形化建模環(huán)境和自動(dòng)轉(zhuǎn)換成VHDL代碼的能力，設(shè)計(jì)者可以將更多的時(shí)間和精力放在算法的優(yōu)化上，同時(shí)又能顯著縮短設(shè)計(jì)開發(fā)周期。