多径衰落信道中利用盲均衡实现调制识别的新技术研究

The modulation recognition is an important and essential technology in the files of signal identification, interference identification, spectrum management and electronic countermeasures. The multipath fading affects the accuracy and efficiency of the modulation recognition seriously in wireless channels. The blind equalization technology can mitigate the effects of multipath fading but cannot achieve modulation recognition. It is because that equalization technique must rely on some a priori statistical information of transmitted signals such as modulation types. The purpose of this research is make the blind equalization reduce or get rid of the statistical information dependence and proposes a novel blind equalization technology which can not only mitigate the effects of multipath fading but also achieve modulation recognition. The results of this research can improve the modulation accuracy, simplify the structure of modulation recognition system and reduce costs, and provide important methods and the theoretical basis for the coexistence and interoperability of a variety of communications system..The contents of this research are follows: .(1) Optimizes the blind equalization algorithms and the blind equalizer structures; And proposes the new blind equalization algorithms which can lead the output error converges to zero even for nonconstant modulus signals..(2) Finds the things in common of different modulation types by studying the geometric structures and statistical properties of them. And proposes the new blind equalization algorithms and blind equalizer structures based on the things in common of them. .(4) Let the single blind equalizer can recognize more different modulation types by jointing new blind equalization algorithms and new blind equalizer structures..

调制识别在信号确认、干扰识别、频谱管理和电子对抗等民用及军事领域中是一种不可或缺的重要技术，然而无线信道中的多径衰落严重影响了调制识别的精度和效率。作为能有效抑制多径衰落的盲均衡技术不具备调制识别能力且依赖信号的先验知识（如调制类型）。利用几何学及统计学方法对盲均衡技术进行改进，减少或摆脱盲均衡对信号先验知识的依赖，使其具有抑制多径衰落和调制识别双重能力，以提高调制识别效果，简化系统结构，降低成本。同时为在现代通信系统中实现有效的多种通信体制共存、互通提供重要的方法及理论基础。研究内容包括：（1）对现有盲均衡算法及盲均衡器结构进行优化，克服其对非常模信号进行均衡时稳态误差不为零的缺陷；（2）对不同调制类型信号的几何结构及统计特性进行研究，找到它们之间的共性。依据共性，研究与之相匹配的盲均衡算法及盲均衡器结构；（3）通过对算法和结构的优化组合，让单一盲均衡器具有尽可能多的调制类型识别能力。

项目主要研究如何利用盲均衡技术在多径衰落环境下对无线信号调制类型进行识别，从而提高调制识别效果，简化系统结构，降低成本，同时为在现代通信系统中实现有效的多种通信体制共存、互通提供重要的方法及理论基础。主要研究结果分成以下三个部分。. 1. 消除非常模信号对常数模算法均衡效果的不利影响. （1）提出了基于多模算法的空间分集均衡器，通过充分利用高阶QAM信号位于不同的模值上的特点来提高均衡器的性能。. （2）提出了一种运算复杂度更低的坐标变换方式，并借鉴最经典的CMA+SDD联合算法思想将其与CMA进行联合。新算法具有低稳态误差以及强鲁棒性，且具有更低的计算复杂度，因此实际工程应用价值较高。. 2. 多径衰落信道中利用盲均衡实现调制识别的新技术. （1）定义了一个新的复指数函数可将高阶QAM非常模信号的实部和虚部分别映射至单位圆上。然后利用映射后星座坐标的实部和虚部之间的关系建立代价函数，从而提出了一种新的可用于信号调制识别的盲均衡算法。. （2）提出了一种基于坐标变换与恒模1-2准则的低计算复杂度盲均衡，该算法可对2-PAM、4-PAM、BPSK、4-QAM、16-QAM信号进行有效的调制识别。. （3）定义了一种分段函数映射方式，可将多种调制方式（BPSK、2-PAM、4-PAM、4-QAM、16-QAM）信号中的实部和虚部分别映射至具有任意模值的圆上，从而实现了这些信号的盲均衡及调制识别。. （4）提出了基于玫瑰线方程的盲均衡，该方法可实现对64-QAM、32-QAM、16-QAM、4-QAM、8-PAM、4-PAM、BPSK的调制类型识别。. 3. 基于张量的信号识别新技术. （1）针对传统的L型阵列，利用定义的PARAFAC模型的张量展开构造了一个具有更多自由度的均匀线性矩形阵列，并且可用PARAFAC分解对信号参数进行有效估计，从而避免了二维谱峰搜索。. （2）针对一维嵌套矢量传感器阵列，利用张量的矩阵展开重新构建了一个张量模型。和传统的矩阵模型相比，新模型充分利用了所有数据，并允许使用PARAFAC分解对二维信号参数及极化信息进行有效估计，从而避免了四维谱峰搜索。