高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现

1．3 仿真结果
文中采用高阶累积量的改进方法，对算法识别性能做蒙特卡洛仿真。给阈值t0，t1，t2，t3，t4设置合适的值后，再将1 000次独立实验得到的仿真结果取平均。在每次试验中，设置信号的载波频率为12 kHz，码元速率为1 200 b／s，其中4FSK，8FSK的频偏分别为1．5 kHz，3．5 kHz，码元个数为200。图2为原算法仿真结果，图3为本文算法的仿真结果。


对图2和图3进行比较，可以看出本文算法的识别效果有了显著提高。在信噪比为2 dB时，本文算法对16QAM信号和4PSK信号识别率达到100％，而原算法几乎不能识别16QAM信号；在信噪比为4 dB时，对2ASK，4ASK信号的识别率分别为93％，100％。在信噪比为8 dB时，所有信号的识别率都可以达到90％以上，原算法有的信号识别率低于90％。比较后可知，在低信噪比环境下本文的算法对2ASK，4ASK，4PSK，16QAM信号的识别率有了显著提高。

2 算法的System Generator设计
目前，FPGA芯片已成为数字信号处理系统的核心器件。由于DSP设计者通常对C语言或Matlab工具很熟悉，却不了解硬件描述语言VHDL，使得FPGA并未在数字信号处理领域获得广泛应用。System Generator在很多方面扩展了MathWorks公司的Simulink平台，提供了适合硬件设计的数字信号处理建模环境，加速、简化了FPGA的DSP系统级硬件设计。通过Simulink的设计，System Generator即可自动完成硬件比特流的产生，从而高效的实现FPGA设计。
在FPGA调试和开发过程中，采用Xilinx公司的系统级建模工具System Generator构建信号调制识别的算法模块，开发板选用Virtex-4。算法模块主要由信号产生模块，信号参数提取模块和信号判决模块构成。
2．1 调制信号的产生
在System Generator设计过程中，各种调制信号是利用Matlab语言编程提供的，并叠加上已知信噪比的高斯白噪声。文中测试了2ASK，4ASK，4PSK，16QAM，4FSK和8FSK信号的识别率。
2．2 微分前参数提取模块
提取特征参数Fe1，Fe2，T4的模块，如图4所示。其中，signal是信号源，DDS，FIR，DowSamp共同实现复基带信号的同向分量和正交分量的提取，calculatmodule是计算Fe1，Fe2，T4三个特征参数的模块，且这三个特征参数的结果分别由三个示波器输出。