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【摘要】 对于数字调制信号来说，因其质量较好所以在很多领域都有应用，然而在应用中却发现，它很容易受电磁干扰，怎样从电磁环境中获得高效精准参数估计就成为研究重点，因此，本文将数字信号处理模块基本情况入手，从三个角度分别研究数字调制信号参数估计算法的实现。
【关键词】 数字调制信号 参数 估计算法
前言：随着科学技术的发展，通信技术被应用到各个领域，但在通信技术研究中却发现，经常出现数字信号并不能在通信道中传输，这就需要应用到调制技术。而数字调制技术因便于集成，同时具有加密能力，因此被广泛应用，对于数字调制信号参数估计算法的研究也是在此基础上发展起来的。
一、数字信号处理模块概述
数字信号处理模块的应用主要是为了完成数字变频、调制以及处理等工作，对于其电路而言，构成部分有ARM、FPGA以及必要的接口电路等，在数字信号处理模块中，其基础带有无线电技术的通用数字平台，该平台不仅具有良好的开放性，还具有一定的通用作用，能够很好的吸纳各种软件，以便满足不同用户与环境的需求[1]。而软件无线电的使用则需要以现代通信为基础，其中心则是数字信号处理技术，同时还需要得到微电子技术的支持。由于这一通用数字平台有ARM、FPGA的支持，可以很好控制AGC。总的来说，数字信号处理模块对数字调制信号参数估计具有重要作用。
二、数字调制信号参数估计算法的实现
要研究数字调制信号参数估计算法的实现，具体来讲可以从以下几方面入手：
2.1高阶统计量载波估计
之所以选用高阶统计量载波作为实现数字调制信号参数估计算法，主要是由于这种算法具有很好的抗噪声作用，即便是在信号相对微弱的情况下依然具有良好的识别能力，但值得注意的是，在该算法计算量相对大的情况下，应通过一些措施适当减少计算量，并做好粗估计，确定好估计范围，然后再搜索，然而，在实际搜索中，还要关注搜索步长与计算量之间的关系，当搜索步长变小的情况下，估计精度便会提升，反之估计精度则会降低，这就需要联系实际情况提出一种既能减少计算量，又能确保估计精度且可以变化的搜索方法。
为实现这一目标，应先估计接收机噪声，不让接收机出现热燥声等情况，进而保证了算法性能，可以让信号源在有线方式的作用下完成信号接收，在信号源传输BPSK信号时，就可以从接收机中看到一些高低起伏的信号，在这一过程中要忽略热燥声的影响[2]。在研究中发现，当SNR为5时，信号会受到周围噪声的干扰，产生高低起伏变化，但由于该信号为调制信号，它的频域就会比其他部分高一些，然而，要避免直接估计频域，防止出现误差，只要选择粗估计即可，粗估计只是转移了频谱，还有效防止了信号丢失的发生。
2.2小波变换码元速率估计
对于小波变换来说，能够精准的确定盲信号码元速率，同时，利用小波变换码元速率完成数字调制信号参数估计，可以有效减少不利因素对算法的影响，信号预处理也可以减少频偏的出现，这些都为小波变换码元速率的应用奠定了基础。在利用小波变换码元速率出来前端滤波时，要先完成信号处理，这样不仅可以有效提高信噪比，还能减少外界因素所带来的不良影响[3]。通过研究发现，在SNR为5时，并没有出现信号频偏，且BPSK信号还出现了部分峰值，在既定周期中小波变换系数还存在相对稳定的情况，但有些BPSK信号也会受到一些影响，继而影响到峰值，一般来讲，当信噪比多大或多小的情况下都会影响信号，很可能还会出现算法失效的情况，面对这一现实，就需要通过频偏减少小波变换系数所带来的影响，进而强化算法性能。
2.3循环谱联估计算法
对于循环谱来说，整个计算过程计算量相对较大，这就需要应用FAM算法完成计算，在利用该算法中，应先将数据分成多个小部分，然后为各个数据加窗，同时为各个数据进行傅里叶转换，再完成相关处理，且再次实现傅里叶转换，最后将有价值的数据展示出来。在实际应用中发现，部分信号为摆脱带外辐射的影响，在正式发射前会形成一定的基带信号脉冲，而这些脉冲也会带来不利影响，这就需要应用汉明窗实现加窗，这也是提高算法性能的有效方法。
结束语：通过以上研究得知，数字调制信号的应用是为强化数字信号传输效率，保证传输效果，而数字调制信号的实现也需要得到一些参数估计算法的支持，针对这种情况，本文联系数字信号处理模块基本情况，重点研究了三种参数估计算法，并指出了这些算法在实现中容易出现的问题，同时也提出了合理解决办法，希望能为相关人士带来有效参考，做好数字调制信号设计工作，提高通信能力。
参 考 文 献
[1]许华，王爱粉，杨晓宇. 常规数字通信信号信噪比估计综述[J]. 信号处理，2013，06：723-733.
[2]林财永，张国毅. 基于AR功率谱和STFT的混合调制信号参数估计算法[J]. 雷达与对抗，2013，03：31-34+45.
[3]張天骐，何丹娜，陈适，周圣. 基于谱相关的BOC调制信号参数估计[J]. 华中科技大学学报（自然科学版），2013，09：11-16.
【关键词】 数字调制信号 参数 估计算法
前言：随着科学技术的发展，通信技术被应用到各个领域，但在通信技术研究中却发现，经常出现数字信号并不能在通信道中传输，这就需要应用到调制技术。而数字调制技术因便于集成，同时具有加密能力，因此被广泛应用，对于数字调制信号参数估计算法的研究也是在此基础上发展起来的。
一、数字信号处理模块概述
数字信号处理模块的应用主要是为了完成数字变频、调制以及处理等工作，对于其电路而言，构成部分有ARM、FPGA以及必要的接口电路等，在数字信号处理模块中，其基础带有无线电技术的通用数字平台，该平台不仅具有良好的开放性，还具有一定的通用作用，能够很好的吸纳各种软件，以便满足不同用户与环境的需求[1]。而软件无线电的使用则需要以现代通信为基础，其中心则是数字信号处理技术，同时还需要得到微电子技术的支持。由于这一通用数字平台有ARM、FPGA的支持，可以很好控制AGC。总的来说，数字信号处理模块对数字调制信号参数估计具有重要作用。
二、数字调制信号参数估计算法的实现
要研究数字调制信号参数估计算法的实现，具体来讲可以从以下几方面入手：
2.1高阶统计量载波估计
之所以选用高阶统计量载波作为实现数字调制信号参数估计算法，主要是由于这种算法具有很好的抗噪声作用，即便是在信号相对微弱的情况下依然具有良好的识别能力，但值得注意的是，在该算法计算量相对大的情况下，应通过一些措施适当减少计算量，并做好粗估计，确定好估计范围，然后再搜索，然而，在实际搜索中，还要关注搜索步长与计算量之间的关系，当搜索步长变小的情况下，估计精度便会提升，反之估计精度则会降低，这就需要联系实际情况提出一种既能减少计算量，又能确保估计精度且可以变化的搜索方法。
为实现这一目标，应先估计接收机噪声，不让接收机出现热燥声等情况，进而保证了算法性能，可以让信号源在有线方式的作用下完成信号接收，在信号源传输BPSK信号时，就可以从接收机中看到一些高低起伏的信号，在这一过程中要忽略热燥声的影响[2]。在研究中发现，当SNR为5时，信号会受到周围噪声的干扰，产生高低起伏变化，但由于该信号为调制信号，它的频域就会比其他部分高一些，然而，要避免直接估计频域，防止出现误差，只要选择粗估计即可，粗估计只是转移了频谱，还有效防止了信号丢失的发生。
2.2小波变换码元速率估计
对于小波变换来说，能够精准的确定盲信号码元速率，同时，利用小波变换码元速率完成数字调制信号参数估计，可以有效减少不利因素对算法的影响，信号预处理也可以减少频偏的出现，这些都为小波变换码元速率的应用奠定了基础。在利用小波变换码元速率出来前端滤波时，要先完成信号处理，这样不仅可以有效提高信噪比，还能减少外界因素所带来的不良影响[3]。通过研究发现，在SNR为5时，并没有出现信号频偏，且BPSK信号还出现了部分峰值，在既定周期中小波变换系数还存在相对稳定的情况，但有些BPSK信号也会受到一些影响，继而影响到峰值，一般来讲，当信噪比多大或多小的情况下都会影响信号，很可能还会出现算法失效的情况，面对这一现实，就需要通过频偏减少小波变换系数所带来的影响，进而强化算法性能。
2.3循环谱联估计算法
对于循环谱来说，整个计算过程计算量相对较大，这就需要应用FAM算法完成计算，在利用该算法中，应先将数据分成多个小部分，然后为各个数据加窗，同时为各个数据进行傅里叶转换，再完成相关处理，且再次实现傅里叶转换，最后将有价值的数据展示出来。在实际应用中发现，部分信号为摆脱带外辐射的影响，在正式发射前会形成一定的基带信号脉冲，而这些脉冲也会带来不利影响，这就需要应用汉明窗实现加窗，这也是提高算法性能的有效方法。
结束语：通过以上研究得知，数字调制信号的应用是为强化数字信号传输效率，保证传输效果，而数字调制信号的实现也需要得到一些参数估计算法的支持，针对这种情况，本文联系数字信号处理模块基本情况，重点研究了三种参数估计算法，并指出了这些算法在实现中容易出现的问题，同时也提出了合理解决办法，希望能为相关人士带来有效参考，做好数字调制信号设计工作，提高通信能力。
参 考 文 献
[1]许华，王爱粉，杨晓宇. 常规数字通信信号信噪比估计综述[J]. 信号处理，2013，06：723-733.
[2]林财永，张国毅. 基于AR功率谱和STFT的混合调制信号参数估计算法[J]. 雷达与对抗，2013，03：31-34+45.
[3]張天骐，何丹娜，陈适，周圣. 基于谱相关的BOC调制信号参数估计[J]. 华中科技大学学报（自然科学版），2013，09：11-16.