算法分析
基于小波变换的调制识别算法
王东旭陈殿仁李兴广陈磊
(长理工大学,吉林长券130022)
与用
摘要：小波变换作为一种特征提取工具川它能够在时城和频城这两个城中体现信号的部分特征。ASK，PSK和FSK通信信号的连续符号之间,由于幅度参数、相位参数或者频率参数变化,会导致突然急剧的变化2]。本文利用小波变换,探究以上通信调制信号在小波变换下时域和频城特性。最后仿真说明算法性能
关键词：小波变换；特征提取；时频域中图分类号：TN911.23
文献标识码：A
目前，小波变换的体系已经很完备，受到了广泛的关注，它作为应用数学的重要组成部分，在工程中的应用越来越广。根据小波变换理论，它用小波的基函数来构成信号。小波用尺度和位移来表征，而基函数就是用母小波通过伸缩和平移得到的。这样看来，所有信号都能够用小波的尺度及位移来体现其特点。通过小波变换可以同时观察信号的时间分辨率和频率分辨率，在这方面，傅单叶变换是不能实现的。小波变换的应用范围很广，例如信号处理和建模，信号编码，多分辨力分析3]，视频压缩等(4)，它尤其适合对突变情况下信号的分析和处理。近些年来，将其用在制式识别方面也是一个重点方向。
小波在制式识别中主要用来从信号中提取能够表征信号制式特点的特征量，获得它们的轮廓和细节等信息之后根据这些信息选取适当的分类准则，实现对信号制式的分类识别51。不同的数字调制信号，当一个码元从前一个码元持续时间过渡到另一个码元持续时间的时候，调制信号的幅度、相位或者频率可能会发生变化。面制式分类特征就在上面的变化中。所以应用小波变换检测以上突变，
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图14ASK的小波变换系数幅值图24PSK的小波变换系数幅值
收稿日期：2016-1214
文章编号：1007-9416(2017)01-0120-01 能够达到制式分类的目的，
用小波变换进行制式分类的特征明显，它的实现有很多快速算法，而且处理速度快，能够保证工程应用的实时性，由于以上优点，本文应用它作为制式识别的方法，关于它的理论及相关制式分类方法，下面将会详尽地说明，
1信号模型的建立
接收的中频信号是()，它的复数形式是：
x(1)= s(r)+ n(t)= ()e/r44) +m(r)
(1)
式中s(1)是已调制复信号，n(t)是高斯白噪声的复数形式，其功率E()=2。，为信号经过下变额处理后的中频角频率，了。是相应的中频频率，6是载波的初始相位。
对PSK信号来说，
(m1)m,2.M）
5(r)=VSea(rT), =
(2)
对于FSK信号，
()=*(IT),, [((,2x)
对于ASK信号， 3()4(-1)
4, [2m1M,m =1,2,--,M)
(3)(4)
在(2)式，(3)式和(4)式中，S是信号功率，N是观测符号数目，e是FSK第i个符号相应的角频率，是符号周期， u()是单位矩形函数，范围[0,T)
wswle 的
图34FSK的小波变换系数幅值
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作者简介：王东旭(1990一)，男，汉族，辽宁朝阳人，硕士研完生,研究方向：光通信系统理论与无线通信技术。万方数据