基于改進蟻群算法的通信網數字信號調制識別方法研究

施妮沙

（貴陽學院數學與信息技術學院，貴陽 550001）

0 引言

隨著客戶的需求不斷提高，通信信號的調制方法也發生了改變，由傳統的模擬轉變為了數字化，復雜程度也更大[1]。本文針對在有限的頻帶中，如何識別存儲的大量通信數字信號識別進行研究，提出一種基于改進蟻群算法的通信網數字信號調制識別方法。

1 基于改進蟻群算法的通信網數字信號調制識別方法設計

1.1 基于改進蟻群算法的識別步驟設計

改進蟻群算法對通信網數字信號調制進行識別整體可大致分為4步，分別為：

步驟1：初始化。首先假設螞蟻的個數為x 只。并給出x 個網絡參數的優化范圍，保證矩陣中的每一列都對應一個待定的參數范圍內的端點值，隨機選取一個較小的正數對信息量中的每一個數字信號進行初始化，并將所有的螞蟻放置在蟻巢中，并對信號進行調制，提取識別特征參數；

步驟2：針對待求解問題搜索對應螞蟻。每只螞蟻在矩陣集合中開始外出覓食，確定數字信號識別臨界點。

步驟3：更新迭代時間和計數器次數。

步驟4：重復上述步驟，直至搜索結果達到了循環迭代搜索的終止條件，若迭代次數和搜索路徑均為最大值時，則輸出最優解，終止改進蟻群算法的識別。

1.2 調制信號及特征識別參數提取

通信網中接收到的數字信號通常是被噪聲污染的，因此在對其進行識別識別時首先要對信號進行調制，調制信號可用公式表示：

式中，k 的取值范圍為0，1，2，…，n，其中n 表示為通信網中信號源發出的信號序列長度；S（t）表示為發送信號；N（t）表示為在通信網的傳輸頻帶上均值為0的噪聲；ak表示為由信號源端發出的信號序列；F 表示為數字信號傳輸的能量；T 表示為信號的寬度；f 表示為發送信號時信號源端的載波頻率。

通過上述方式調制的信號在通信網中接收段會被接受采集，經過預處理后，在已經到達指定載波頻率、相位及定時同步的條件下，經過變頻獲取到復基帶信號[2]。再根據通信網中對于數字信號采集的調制原理，對各類數字調制信號發射序列。

σmax表示為零中心歸一化的瞬間，數字信號幅度之譜的密度最大值。在對數字信號進行歸一化的目的是為了去除信號中由于信道傳輸造成的增益影響。利用σmax進行判斷主要是用于區分數字信號調制的調制方式是使用多進制數字頻率調制（MFSK）還是多進制數字相位調制（MPSK）。γap表示為零中心分弱信號段內瞬間相位非線性分量的標準差[3]。利用γap判斷調制信號是利用正交相移鍵控（QPSK）的方式還是利用BPSK 或MASK。γdp表示為零中心分弱信號段內瞬間相位非線性分量絕對值的標準差，利用γdp判斷是MPSK 調制方式進行信號調制，還是使用二進制相移鍵控（BPSK）的方式對信號進行調制。判定后根據幾種調制方法對應的特征參數進行提取，即可完成對數字信號調制的特征參數提取。

1.3 數字信號識別臨界點確定

利用改進蟻群算法確定數字信號提取的合適范圍，利用該算法規定收斂時間達到規定范圍，即首先讓改進蟻群算法在最佳融合時間點上的，停止識別。在改進蟻群算法在進行識別的過程中，統計識別中每一個數字信號的調制方式，并根據獲取到的調制方法統計分布情況設置特征參數。

在一定范圍內，若發現連續的進化率均小于規定的最小值，則表示其效率降低，這時將其轉入改進蟻群算法的迭代運行中，完成對最優解的求解。

2 實驗

利用本文設計的識別方法與傳統的識別方法，分別對著500個信號進行識別，并比較兩種識別方法的誤差率。圖1為兩種方法識別結果的誤差率曲線圖。

圖1 兩種方法識別結果誤差率曲線圖

由圖1中的曲線對比可以得出，本文方法的識別結果誤差率明顯低于傳統方法的識別結果誤差率，且隨著通信網中信號個數的增加，傳統方法誤差率出現了明顯的增高趨勢，但本文方法的誤差率不會受到信號個數增加的影響。因此，本文提出的識別方法具有更高的準確性和穩定性，更符合實際的數字信號識別需要。

3 結束語

本文針對通信網中的數字信號識別問題，提出了針對性的識別方法，但仍有很多問題有待解決，例如對于時變信道中的信號分類識別問題、非常規的調制方式識別問題等，在日后的研究中還將對這些問題進行更加深入的研究。