通過對現(xiàn)有信號(hào)識(shí)別算法的研究分析發(fā)現(xiàn)：由于單載波信號(hào)的特征比較容易提取,，而且所需解調(diào)參數(shù)比較簡單,，所以對于單載波信號(hào)的調(diào)制類型識(shí)別的研究很多[1-3]，但對于OFDM信號(hào)而言,，由于存在信號(hào)特征不易提取,、需要估計(jì)的信號(hào)參數(shù)較多等問題，因此針對OFDM信號(hào)的識(shí)別算法很少[4-5],。但OFDM技術(shù)因其可有效對抗窄帶干擾,、多徑干擾(ISI)，提高頻譜利用率和系統(tǒng)容量而被廣泛應(yīng)用于非對稱用戶環(huán)路(ADSL),，ETSL標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字音頻廣播(DAB),、數(shù)字視頻廣播(DVB)、高清晰度電視(HDTV)和基于IEEE802.11標(biāo)準(zhǔn)的無線局域網(wǎng)(WLAN)等系統(tǒng)中,。

    參考文獻(xiàn)[6]提出一種利用高階矩在多徑信道下識(shí)別OFDM信號(hào)的盲識(shí)別算法,，但該方法算法較復(fù)雜。參考文獻(xiàn)[7-8]對Walter-Akmouche算法進(jìn)行改進(jìn),，選擇歸一化四階累積量作為多徑信道中識(shí)別OFDM信號(hào)和單載波信號(hào)的特征量,。參考文獻(xiàn)[7]選取參數(shù)|C40|2/|C21|2作為識(shí)別特征量，由于BPSK,、MFSK和OFDM信號(hào)的四階累積量均為零,，因此無法區(qū)分這幾種信號(hào)和OFDM信號(hào)。參考文獻(xiàn)[8]對參考文獻(xiàn)[7]的算法進(jìn)行了改進(jìn),，選用|C42|2/|C21|2作為識(shí)別參數(shù),，該特征參數(shù)能在更多的單載波信號(hào)中識(shí)別出OFDM信號(hào),，并且有較好的抗多徑能力。這些方法本質(zhì)上屬于高階統(tǒng)計(jì)量的方法,，因而導(dǎo)致運(yùn)算量很大,，這是不利于實(shí)際使用的。而利用OFDM信號(hào)的漸近高斯性,，引入經(jīng)驗(yàn)函數(shù)分布擬合檢驗(yàn)方法來實(shí)現(xiàn)對OFDM信號(hào)的快速識(shí)別可以大大減少運(yùn)算量,。
    高斯性檢測類方法有一個(gè)重大缺陷即無法分清噪聲和OFDM信號(hào)，實(shí)際的通信環(huán)境往往是噪聲與信號(hào)共存的,。這些方法存在把根本不含OFDM信號(hào)的純噪聲樣本當(dāng)作OFDM信號(hào)的風(fēng)險(xiǎn),，這對接收機(jī)的參數(shù)估計(jì)是極為不利的。針對這一問題,，本文引入譜熵這一特征量來區(qū)分含噪OFDM信號(hào)和純噪聲信號(hào),，然后對信號(hào)樣本進(jìn)行KS檢驗(yàn),，識(shí)別OFDM信號(hào),。
1 譜熵端點(diǎn)檢測
    本文所指的端點(diǎn)檢測類似于語音端點(diǎn)檢測，即從一段含噪信號(hào)和純噪聲信號(hào)中把含噪信號(hào)的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)找出來,，進(jìn)而劃分出信號(hào)段和純噪聲段,。



    (1) 獲得N個(gè)樣本取實(shí)部或者虛部，采用極大似然估計(jì)(MLE),估計(jì)參數(shù)向量?茲=(u,?滓),，得到F(xi,?茲),。
　 (2) 把N個(gè)樣本的實(shí)部或虛部從大到小排列，組成次序統(tǒng)計(jì)量,，計(jì)算經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)Fn(xi),。
    (3) 遍歷樣本的實(shí)部，選取步驟(1)和(2)中兩者相減的最大值Dn與臨界值相比,，若Dn大于臨界值,，則拒絕H0。在檢驗(yàn)過程中,，需要比較距離Dn和選擇分布在顯著度水平?琢下的臨界值,。本文通過 Monte-Carlo仿真編制不同經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)下的臨界值表。表編制與以上檢驗(yàn)過程類似,，以100 000次Monte-Carlo仿真為例,，首先生成OFDM信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)樣本，分別執(zhí)行步驟(1)~步驟(3)檢驗(yàn),，將得到的100 000個(gè)距離Dn從小到大排序,選擇第99 900,、99 800、99 500個(gè)距離值Dn作為顯著度水平0.01,、0.02,、0.05下的臨界值CVs(Critical Values),。對不同的序列長度N重復(fù)上述檢測過程，最終得到表1所示的臨界值表(限篇幅僅列出α=0.05值),。

3 仿真結(jié)果與分析
3.1多帶譜熵檢測法的性能
    仿真條件：OFDM符號(hào)寬度4 s,，64個(gè)子載波，采樣間隔0.003 9 s,，信噪比為2 dB和20 dB,，先產(chǎn)生16 s的純噪聲信號(hào)，再產(chǎn)生16 s的含噪OFDM信號(hào)最后又產(chǎn)生16 s的純噪聲信號(hào)作為此次仿真的突發(fā)OFDM信號(hào)樣本,，目的在于檢驗(yàn)譜熵檢測法能否正確識(shí)別OFDM信號(hào)端點(diǎn),，以便把純噪聲信號(hào)段去掉。在高信噪比條件下(20 dB),，兩種方法譜熵的峰值都很明顯,，限于篇幅仿真圖不予列出。重點(diǎn)考察在低信噪比條件下的性能,，圖5為信噪比2 dB一般譜熵下的仿真值,圖中顯示OFDM信號(hào)譜熵值很不穩(wěn)定,，據(jù)此很難確定信號(hào)端點(diǎn)。相反,，圖6基于多子帶的譜熵檢測法性能更好,。

    為確定端點(diǎn)檢測門限，在不同信噪比條件下進(jìn)行仿真,，純噪聲的譜熵值不隨信噪比變化,，可以通過設(shè)定一個(gè)高于基底噪聲熵的門限作為端點(diǎn)檢測的門限值。
3.2 基于譜熵OFDM信號(hào)識(shí)別
　仿真條件同上,，分別在顯著性水平?琢=0.05條件下仿真直接進(jìn)行OFDM調(diào)制識(shí)別和加端點(diǎn)檢測再進(jìn)行調(diào)制識(shí)別兩種方法下的性能,，如圖7所示，其中加方形標(biāo)記的為先進(jìn)行端點(diǎn)檢測再進(jìn)行調(diào)制識(shí)別的平均正確率曲線,，許多文章中識(shí)別曲線與此類似,，表現(xiàn)出不隨信噪比變化的性能。從圖7中還可看出經(jīng)過端點(diǎn)檢測后的識(shí)別率反而降低,，其根本原因在于加端點(diǎn)檢測后把純噪聲信號(hào)排除了,，所謂“低信噪比下OFDM信號(hào)識(shí)別率高”不過是表明基于高斯性檢測的算法無法識(shí)別純噪聲信號(hào)和OFDM信號(hào)，也就是說未經(jīng)端點(diǎn)檢測進(jìn)行OFDM信號(hào)識(shí)別虛警率必然是較高的,。經(jīng)過端點(diǎn)檢測的識(shí)別性能仿真表明,，基于高斯性檢測的虛警率明顯降低。其對多載波信號(hào)的識(shí)別能力與單載波一致,也與信噪比有關(guān),，信噪比越高識(shí)別性能越好,。

    對OFDM信號(hào)的識(shí)別研究隨著OFDM技術(shù)的廣泛使用意義日見凸顯。目前，調(diào)制識(shí)別集中在單載波,，OFDM信號(hào)識(shí)別研究較少,，并且大多集中于通過高斯性檢測使用高階矩及其改進(jìn)法進(jìn)行單載波和OFDM信號(hào)的識(shí)別。但高斯性檢測法無法區(qū)分純噪聲信號(hào)和OFDM信號(hào),，本文首先利用多帶譜熵法對OFDM信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)檢測,，排除純噪聲信號(hào)，再進(jìn)行基于KS檢驗(yàn)的高斯性檢測識(shí)別OFDM信號(hào),，最后進(jìn)行了仿真,。數(shù)值分析結(jié)果表明，多帶譜熵法比傳統(tǒng)譜熵法能更有效地進(jìn)行OFDM信號(hào)端點(diǎn)檢測,，先端點(diǎn)檢測后進(jìn)行KS檢驗(yàn)有效地識(shí)別OFDM信號(hào),，同時(shí)還降低了OFDM信號(hào)在低信噪比下的虛警概率。
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