DE3834377A1

DE3834377A1 - Method for the automatic detection and classification of digital quadrature-amplitude-modulated signals having unknown parameters

Info

Publication number: DE3834377A1
Application number: DE19883834377
Authority: DE
Inventors: Ferdinand Dr Ing Liedtke
Original assignee: Medav Digitale Signalverarbeitung GmbH
Current assignee: Saab Medav Technologies GmbH
Priority date: 1988-10-10
Filing date: 1988-10-10
Publication date: 1990-04-12
Also published as: DE3834377C2

Abstract

This method is intended for monitoring the radio traffic, for example by the post office. The received signal is digitised and, with prior knowledge of the frequency bandwidth in one or otherwise in a number of parallel channels of different frequency bandwidth, is separately processed further. In each channel, the signal element timing is extracted and the instantaneous values of amplitude, frequency and phase are sampled at the signal element timing points. Mean values and variances of the amplitude and frequency values are determined. Using the amplitude values, the frequency values and the differences of successive phase values, histograms are formed. The histogram forms typical of the wanted signal types are automatically detected by cross correlation with predetermined reference function sets which are typical of the modulation. To increase the reliability of decision, the mean values and variances between amplitude and frequency are simultaneously checked for the maintenance of predetermined value ranges. The classification of the signal type is obtained from the reference function set which leads to the highest correlation results in the histogram analysis. The signal element rate is estimated from the frequency bandwidth of the associated channel.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Erken nung und Klassifizierung von digital quadratur-amplituden-mo dulierten Signalen mit unbekannten Parametern. Für die Bezeich nung digital quadratur-amplituden-modulierte Signale wird im folgenden die Abkürzung QAM-Signale benutzt. QAM wird dabei als Oberbegriff für digitale Modulationsarten verstanden, bei denen die Quadraturkomponenten oder, bei Betrachtung in Polarkoordi naten, die Amplitude und die Phase bzw. die Frequenz moduliert werden [1, 2].The invention relates to a method for automatic detection Definition and classification of digital quadrature amplitudes dulated signals with unknown parameters. For the designation digital quadrature-amplitude-modulated signals is in the following the abbreviation QAM signals used. QAM is used as Generic term for digital modulation types understood in which the quadrature components or, when viewed in polar coordi naten, the amplitude and the phase or frequency modulated become [1, 2].

Zur Überwachung der Frequenzbandbelegung im Funkverkehr, z. B. durch die Post, ist es erforderlich, QAM-Signale schnell zu erkennen und deren Parameter wie Anzahlen und Positionen der vorkommenden Amplituden-, Frequenz- und Phasenzustände sowie die Schrittgeschwindigkeit zu ermitteln.To monitor the frequency band occupancy in radio traffic, e.g. B. through the post, it is necessary to get QAM signals quickly recognize and their parameters such as numbers and positions of the occurring amplitude, frequency and phase states as well to determine the walking speed.

Es ist bekannt, daß sich eine Reihe von digital amplituden- und frequenzmodulierten Signalen mit Hilfe handelsüblicher Empfänger durch geschultes Personal relativ einfach nachweisen und analysieren lassen, da hierfür keine kohärente Demodulation erforderlich ist. Dagegen können QAM-Signale i. allg. nur mit kohärent arbeitenden Verfahren demoduliert werden, wodurch der Nachweis und die Parameterbestimmung erschwert werden. Bei un bekannten Signalparametern ist hierfür der Einsatz bekannter QAM-Demodulatoren [1, 2] mit den z. T. analog arbeitenden Bau gruppen aus folgenden Gründen problematisch:It is known that a number of digital amplitude and frequency-modulated signals using commercially available It is relatively easy to prove recipients by trained personnel and have it analyzed because there is no coherent demodulation is required. In contrast, QAM signals i. generally only with coherently working methods are demodulated, whereby the Proof and parameter determination can be difficult. At un Known signal parameters are the use of known ones QAM demodulators [1, 2] with the z. T. analog working construction groups problematic for the following reasons:

Eine schnelle Anpassung eines konventionellen QAM-Demodulators an die verschiedenen möglichen Parameterkombinationen ist ohne Vorkenntnisse über die Parameter in der Regel nicht machbar. Das liegt einmal an der Vielfalt der möglichen Parameter und zum anderen an der häufig sehr kurzen Signaldauer, in der es auch einem speziell geschulten Beobachter i. allg. nicht ge lingt, die richtige Geräteeinstellung zu finden. Die andere Alternative, der Einsatz vieler parallel betriebener Demodula toren mit festen Einstellungen für alle vorkommenden Parame terkombinationen, erfordert einen unverhältnismäßig hohen technischen und wirtschaftlichen Aufwand. In diesem Fall käme noch besonders erschwerend das Problem der gleichzeitigen Aus wertung aller Demodulatorausgänge hinzu.A quick adaptation of a conventional QAM demodulator to the various possible parameter combinations is without Previous knowledge of the parameters is usually not feasible. This is due to the variety of possible parameters and secondly, due to the often very short signal duration in which it also a specially trained observer i. generally not ge succeeds in finding the correct device setting. The other Alternatively, the use of many demodula operated in parallel gates with fixed settings for all occurring parameters combinations, requires a disproportionately high technical and economic effort. In this case it would come the problem of simultaneous off is particularly aggravating evaluation of all demodulator outputs.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, QAM-Signale mit un bekannten Parametern automatisch und im Echtzeitbetrieb zu erkennen und zu klassifizieren.The invention is based, QAM signals with un known parameters automatically and in real time recognize and classify.

Die erfindungsgemäße Lösung dieser Aufgabe ist im Kennzeichen des Patentanspruchs 1 beschrieben. Die Unteransprüche enthal ten vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Er findung.The solution to this problem according to the invention is characteristic of claim 1 described. Contain the subclaims ten advantageous refinements and developments of the Er finding.

Das Signal wird in bekannter Weise so abgemischt und digita lisiert, daß sich die abgetasteten Komponenten des komplexen Basisbandsignals ergeben. Diese werden dann beispielsweise wie folgt weiterverarbeitet: Sind Vorkenntnisse über die Fre quenzbandbreite bzw. die Schrittgeschwindigkeit des zu analy sierenden Signals bekannt, so kann nach Anpassung der Band breite des eingangsseitigen Tiefpaßfilters mit der im Kenn zeichen des Patentanspruchs 1 dargestellten einkanaligen An ordnung gearbeitet werden. Ist die Signalbandbreite bzw. die Schrittgeschwindigkeit noch unbekannt, so erfolgt eine Anpas sung durch gleichzeitige Filterung mit mehreren, in der Band breite gleichmäßig abgestuften digitalen Kanal-Tiefpaßfiltern mit gleicher Mittenfrequenz wie im Kennzeichen des Patentan spruchs 4 angegeben. Damit ist eine Aufspaltung in mehrere Signale erfolgt, die getrennt weiterverarbeitet werden müssen. Da die Signalverarbeitung in allen Signalkanälen prinzipiell gleich ist, wird im folgenden nur die Verarbeitung in einem Kanal beschrieben. Aus den Filterausgangswerten werden Ampli tude und Phase nach den Regeln für die Umwandlung von karte sischen in Polarkoordinaten bestimmt. Die für die Phasenbe rechnung erforderliche Arcus Tangens-Funktion ist in Tabellen form abgespeichert. Durch Differentiation des zeitlichen Pha senverlaufs werden die Werte für die Momentanfrequenz gewonnen. The signal is mixed in a known manner and digita lized that the sampled components of the complex Baseband signal result. These are then, for example processed as follows: Are previous knowledge of the Fre frequency bandwidth or the step speed of the analy known signal, so after adjusting the band width of the low-pass filter on the input side with the Sign of claim 1 shown single channel order to be worked. Is the signal bandwidth or Walking speed is still unknown, so there is an adjustment solution through simultaneous filtering with several in the band wide, evenly graded digital channel low-pass filters with the same center frequency as in the characteristic of the patent pronounced 4 specified. This is a split into several Signals are sent that have to be processed separately. Since the signal processing in all signal channels in principle is the same, in the following only the processing in one Channel described. Ampli tude and phase according to the rules for converting card determined in polar coordinates. The for the phase be The required arcus tangent function is in tables form saved. By differentiating the temporal Pha The values for the instantaneous frequency are obtained over the course of the

Die Momentanfrequenz wird im folgenden vereinfachend mit Fre quenz bezeichnet. Aus dem zeitlichen Verlauf der Amplitude, der Frequenz und der Phase lassen sich alle für die QAM-Si gnalerkennung notwendigen Parameter herleiten. Um die informa tionstragenden Signalwerte zu erhalten, müssen wegen der zu vor eingeschränkten Bandbreite aus dem Signal die Schrittakt zeitpunkte gewonnen werden. Hierzu werden die Amplitudenwerte direkt oder deren Quadrate benutzt. Durch die eingeschränkte Bandbreite ergeben sich an den Sprungstellen der Quadratur komponenten Einbrüche im Amplitudenverlauf bzw. im Amplitu denquadratverlauf. Der damit entstandene Anteil der Schritt taktschwingung wird mit Hilfe eines digitalen Bandpaßfilters extrahiert. Die Abstimmung dieses Filters entspricht der Schrittgeschwindigkeit, auf die das vorangeschaltete Kanal- Tiefpaßfilter angepaßt ist. Die ausgefilterte Schwingung gibt den Schrittakt an, so daß nach Ausgleich der Bandpaß filterlaufzeit die Schwingungsmaxima bzw. die Schwingungs minima die Schrittaktzeitpunkte markieren. Um dabei den Ein fluß der zeitlichen Quantisierung zu reduzieren, kann vor der Schrittaktzeitpunktgewinnung die Abtastrate durch Werteinter polation erhöht werden. Zu den durch die Taktschwingungsmaxi ma gegebenen Zeitpunkten werden die Momentanwerte für Ampli tude, Frequenz und Phase abgetastet. Von den abgetasteten Am plitudenwerten werden Mittelwert und Varianz gebildet. Weiter hin werden die Amplitudenwerte in ein Amplitudenhistogramm zur Weiterverarbeitung eingetragen. Von den abgetasteten Frequenz werten werden Mittelwert und Varianz gebildet. Diese Werte werden hier mit μ _fmax und σ ² _fmax bezeichnet. Von der Phase werden die Differenzen aus jeweils zwei zeitlich aufeinander folgenden Werten gebildet. Sofern die zeitlich zugeordneten Amplitudenwerte eine vorgegebene Amplitudenschranke über schreiten, werden die Differenzphasenwerte in ein Differenz phasenhistogramm zur Weiterverarbeitung eingetragen. Zu den durch die Taktschwingungsminima gegebenen Zeitpunkten werden die Frequenzwerte noch einmal abgetastet und hiervon Mittel wert und Varianz ermittelt. Diese Werte werden hier mit μ _fmin und σ ² _fmin bezeichnet. Weiterhin werden die an den Takt schwingungsminima abgetasteten Frequenzwerte in ein Frequenz histogramm zur Weiterverarbeitung eingetragen. Nach Ansamm lung von genügend vielen Meßpunkten erfolgt die Auswertung der Ergebnisse für Mittelwerte und Varianzen und der Histo gramme. Nach Berechnung der Mittelwerte und Varianzen wer den hiermit zunächst die Histogramme für Amplitude und Fre quenz in der Lage und in der Breite normiert. Für die Nor mierung des Frequenzhistogramms werden μ _fmin und σ ² _fmin verwendet. Das Differenzphasenhistogramm braucht wegen des zwischen 0 und 2 · π definierten Phasenwertbereiches nicht gesondert normiert zu werden. Anschließend werden die Histo gramme mit verschiedenen modulationstypischen Referenzfunk tionssätzen kreuzkorreliert. Diese Verarbeitung hat Ähnlich keit mit dem bekannten Korrelationsfilterempfang für durch Rauschen gestörte Signale [3]. Dort sind die Referenzfunk tionen durch die erwarteten Signale exakt vorgegeben, wäh rend hier Referenzfunktionen gewählt werden, die den Einhül lenden der typischen Histogramme entsprechen, die sich für die gesuchten QAM-Signalarten ergeben. So ergibt sich z. B. für ein QAM-Signal mit zwei Amplituden- und vier Phasenzu ständen ein zweigipfliges Amplituden- und i. allg. ein vier gipfliges Differenzphasenhistogramm. Durch die Einspeisung von typischen Signalen aller interessierenden QAM-Signalarten können die gewünschten Histogramme gewonnen und deren Ein hüllenden dann direkt oder in vereinfachten Formen als Refe renzfunktionen für die Ermittlung der Kreuzkorrelationen bei der automatischen Erkennung und Klassifizierung verwendet werden. Ergeben sich beim automatischen Betrieb für ein unbe kanntes Signal mit einem bestimmten Satz von Referenzfunktio nen genügend gute Korrelationsergebnisse, so kann mit großer Wahrscheinlichkeit auf das Vorhandensein der diesem Referenz funktionssatz zugeordneten Modulationsart geschlossen werden. Zur Verbesserung der Abgrenzungsmöglichkeit gegen hier nicht gesuchte Modulationsarten, wie z. B. kontinuierliche Amplitu den- oder Frequenzmodulationen werden gleichzeitig noch die Varianzen von Amplitude und Frequenz, hier σ ² _fmax, auf Ein haltung von vorzugebenen Wertebereichen abgefragt. So läßt eine große Varianz für Amplitude oder Frequenz auf die Modu lation der entsprechenden Größe schließen. Die für die auto matische Erkennung und Klassifizierung notwendigen Entschei dungsschwellenwerte für die Kreuzkorrelationsergebnisse und für die abzufragenden Varianzen werden ebenfalls mit Hilfe von typischen Vertretern der interessierenden QAM-Signale ermittelt. Als ergänzende Auswertung kann mit Hilfe des Fre quenzmittelwertes μ _fmax die Genauigkeit der Empfängerabstim mung abgeschätzt und gegebenenfalls automatisch oder nach vorheriger Anzeige manuell verbessert werden.In the following, the instantaneous frequency is referred to simply as frequency. All parameters necessary for the QAM signal detection can be derived from the time course of the amplitude, the frequency and the phase. In order to obtain the information-bearing signal values, the step timing must be obtained from the signal due to the previously restricted bandwidth. The amplitude values or their squares are used for this. Due to the restricted bandwidth, there are dips in the amplitude curve or in the amplitude square curve at the jump points of the quadrature components. The resulting part of the step cycle oscillation is extracted with the help of a digital bandpass filter. The tuning of this filter corresponds to the step speed to which the upstream channel low-pass filter is adapted. The filtered out vibration indicates the step cycle, so that after compensation of the bandpass filter running time, the oscillation maxima or the oscillation minima mark the step cycle times. In order to reduce the influence of the temporal quantization, the sampling rate can be increased by value interpolation before the step timing is obtained. The instantaneous values for amplitude, frequency and phase are sampled at the times given by the clock oscillation maxi ma. The mean and variance are formed from the sampled amplitude values. Furthermore, the amplitude values are entered in an amplitude histogram for further processing. The mean and variance are formed from the sampled frequency values. These values are referred to as μ _fmax and σ ² _fmax . From the phase, the differences are formed from two successive values. If the time-assigned amplitude values exceed a predetermined amplitude limit, the difference phase values are entered in a difference phase histogram for further processing. At the times given by the clock oscillation minima, the frequency values are sampled again and the mean value and variance are determined therefrom. These values are referred to as μ _fmin and σ ² _fmin . Furthermore, the frequency values sampled at the minimum vibration frequency are entered in a frequency histogram for further processing. After collecting enough measuring points, the results for mean values and variances and the histograms are evaluated. After calculating the mean values and variances, the histograms for amplitude and frequency are first standardized in terms of their position and width. Μ _fmin and σ ² _fmin are used to standardize the frequency _histogram . The difference phase histogram does not need to be standardized separately because of the phase value range defined between 0 and 2 · π . The histograms are then cross-correlated with different modulation-typical reference function sets. This processing is similar to the known correlation filter reception for signals disturbed by noise [3]. There, the reference functions are precisely specified by the expected signals, while reference functions are selected here that correspond to the envelopes of the typical histograms that result for the QAM signal types sought. So there is z. B. for a QAM signal with two amplitudes and four Phases to stand a bipolar amplitude and i. generally a four peak differential phase histogram. By feeding in typical signals of all QAM signal types of interest, the desired histograms can be obtained and their envelopes can then be used directly or in simplified forms as reference functions for determining the cross-correlations in the automatic detection and classification. If there are sufficiently good correlation results for an unknown signal with a specific set of reference functions during automatic operation, it can be concluded with a high degree of probability that the type of modulation assigned to this reference function set is present. To improve the possibility of differentiation from modulation types not sought here, such as. B. continuous amplitude or frequency modulations, at the same time the variances of amplitude and frequency, here σ ² _fmax , are queried for compliance with predefined value ranges. A large variance for amplitude or frequency suggests the modulation of the corresponding size. The decision threshold values for the cross-correlation results and for the variances to be queried, which are necessary for automatic detection and classification, are also determined with the help of typical representatives of the QAM signals of interest. As a supplementary evaluation, the frequency average μ _fmax can be used to estimate the accuracy of the receiver tuning and, if necessary, to improve it automatically or manually after prior display.

Die Schrittgeschwindigkeit eines automatisch erkannten und klassifizierten Signals ergibt sich näherungsweise aus der Bandbreite desjenigen Kanal-Tiefpaßfilters, hinter dem die Korrelationsergebnisse der Histogrammauswertungen am deutlich sten auf eines der interessierenden QAM-Signale hinweisen. Genauer kann die Schrittgeschwindigkeit durch Mittelung der Abstände zwischen den Schrittaktzeitpunkten bestimmt werden.The walking speed of an automatically recognized and classified signal results approximately from the Bandwidth of the channel low-pass filter behind which the Correlation results of the histogram evaluations on the clear point to one of the QAM signals of interest. More precisely, the walking speed can be averaged Intervals between the step cycle times can be determined.

Um neben der automatischen auch eine optische Signalüberwa chung durch einen menschlichen Beobachter zu ermöglichen, können die Histogramme für Amplitude, Frequenz und Differenz phase sowie die ermittelten Ergebnisse für Mittelwerte, Vari anzen und Schrittgeschwindigkeiten direkt auf einem Sichtschirm dargestellt werden.In addition to the automatic also an optical signal monitoring by a human observer, can use the histograms for amplitude, frequency and difference phase and the results obtained for mean values, vari and walking speeds directly on a screen being represented.

Die mit der Erfindung erzielbaren Vorteile bestehen insbeson dere darin, daß die Erkennung und Klassifizierung von QAM-Si gnalen automatisch und in Echtzeit erfolgen kann, wodurch eine einfache Bedienung und eine zeitlich lückenlose Überwachung möglich werden. Der technische Aufwand kann durch die digitale Realisierung gering gehalten werden, da viele Baugruppen im Zeitmultiplexbetrieb mehrfach ausgenutzt werden können. Au ßerdem sind die Parameterwerte einer so realisierten Anord nung durch Änderung von Speicherinhalten leicht modifizier bar. Vorteilhaft ist weiter die Möglichkeit einer übergeord neten Steuerung und/oder einer weiteren Datenauswertung ohne D/A- oder A/D-Wandlung durch einen Digitalrechner, da das erfindungsgemäße Verfahren bereits auf einer digitalen Si gnalverarbeitung beruht.The advantages that can be achieved with the invention are in particular the fact that the detection and classification of QAM-Si signals can be done automatically and in real time, which means a simple operation and continuous monitoring become possible. The technical effort can be achieved through digital Realization can be kept low, since many modules in the Time multiplex operation can be used several times. Au In addition, the parameter values of an arrangement realized in this way Easily modified by changing memory contents bar. Another advantage is the possibility of a higher level control and / or further data evaluation without D / A or A / D conversion by a digital computer, because that inventive method already on a digital Si signal processing is based.

Ein Ausführungsbeispiel für die mehrkanalige Anordnung ist in Abb. 1 dargestellt und wird im folgenden näher beschrie ben.An embodiment of the multi-channel arrangement is shown in Fig. 1 and is described in more detail below.

Das am ZF-Ausgang des Empfängers 1 anliegende Signal wird dem komplexen Demodulator 2 zugeführt und das sich er gebende komplexe Basisbandsignal wird durch A/D-Wandlung 3 di gitalisiert und mit den digitalen Kanal-Tiefpaßfiltern 4 ver arbeitet. Dabei werden im Zeitmultiplex verschiedene Filter koeffizientensätze benutzt, so daß an den Filterausgängen die mit gleicher Mittenfrequenz und mit verschiedenen Frequenz bandbreiten gefilterten Signalkomponenten im Zeitmultiplex anliegen und so weiterverarbeitet werden können. Mit dem Be tragsrechenwerk 5 und der aus Dividierer und Arcus Tangens- Tabelle bestehenden Einheit 6 werden fortlaufend für jeden Kanal die Werte der Amplitude und der Phase berechnet. Das digitale Differenzierglied 7 ermittelt aus den Phasenwerten die Frequenzwerte. Das digitale Bandpaßfilter 8 extrahiert die in den Amplitudenwerten enthaltene Schrittaktschwingung. Die Laufzeitausgleichsglieder 9 gleichen die unterschiedli chen Laufzeiten der Datenströme aus. Der Maximumdetektor 10 legt die Schrittaktzeitpunkte für Amplitude, Frequenz und Phase fest, während der Minimumdetektor 11 weitere Schrit taktzeitpunkte für die Frequenz bestimmt. Das Differenzglied 12 ermittelt fortlaufend die Differenz aus je zwei aufeinan derfolgenden Phasenwerten. Diese werden nur dann zur Weiter verarbeitung durchgeschaltet, wenn die zeitlich dazugehörigen Amplitudenwerte eine durch gleitende Mittelwertbildung bestimm te Amplitudenschranke überschreiten. Die Mittelwertbildung und die Schwellenwertabfrage werden in der Baugruppe 13 mit digitalem Tiefpaßfilter und Schwellenwertschaltung durchge führt. Die Werte für Amplitude, Frequenz und Differenzphase werden für jeden Kanal getrennt im Datenspeicher 14 abgelegt. Die Ermittlung von Mittelwerten und Varianzen für Amplitude und Frequenz sowie die Bildung und Auswertung der Histogram me der Amplitude, der Frequenz und der Differenzphase erfolgen per Programm in der Auswerteeinheit 15 gemäß des vorn dar gestellten Funktionsprinzips. Weiterhin wird in der Auswer teeinheit die Frequenzbandbreite herausgesucht, für die die in jedem Einzelkanal gewonnenen Ergebnisse am deutlichsten auf eine der gesuchten QAM-Signalarten hinweisen. Neben der Entscheidung über die aktuell vorliegende QAM-Signalart kann damit eine Schätzung der Schrittgeschwindigkeit erfolgen. Die Auswerteeinheit kann vorteilhaft mit Hilfe von im Handel erhältlichen digitalen Spezialprozessoren aufgebaut werden. Die Ergebnisse werden mit Hilfe der Anzeigeeinheit 16 darge stellt. Für die Anzeige kann vorteilhaft ein Plasma-Sicht schirm verwendet werden.The signal present at the IF output of the receiver 1 is fed to the complex demodulator 2 and the resulting complex baseband signal is di gitalized by A / D conversion 3 and processed with the digital channel low-pass filters 4 . In this case, different filter coefficient sets are used in the time multiplex, so that the signal components filtered with the same center frequency and with different frequency bandwidths are present in the time multiplex at the filter outputs and can be processed further. With the amount calculator 5 and the unit 6 consisting of divider and arc tangent table, the values of the amplitude and phase are continuously calculated for each channel. The digital differentiator 7 determines the frequency values from the phase values. The digital bandpass filter 8 extracts the step clock oscillation contained in the amplitude values. The runtime compensation elements 9 compensate for the different runtimes of the data streams. The maximum detector 10 determines the step timing for amplitude, frequency and phase, while the minimum detector 11 determines further step timing for the frequency. The difference element 12 continuously determines the difference from two successive phase values. These are only switched through for further processing if the temporally associated amplitude values exceed an amplitude barrier determined by moving averaging. The averaging and the threshold value query are carried out in the assembly 13 with a digital low-pass filter and threshold value circuit. The values for amplitude, frequency and differential phase are stored separately in the data memory 14 for each channel. The determination of mean values and variances for amplitude and frequency as well as the formation and evaluation of the histograms of the amplitude, the frequency and the difference phase are carried out by a program in the evaluation unit 15 in accordance with the functional principle presented above. Furthermore, the frequency bandwidth is selected in the evaluation unit, for which the results obtained in each individual channel most clearly indicate one of the QAM signal types sought. In addition to the decision about the currently available QAM signal type, this can also be used to estimate the walking speed. The evaluation unit can advantageously be constructed with the help of commercially available digital special processors. The results are presented using the display unit 16 . A plasma viewing screen can advantageously be used for the display.

Literaturliterature

[1] M. Schwartz: Information, Transmission, Modulation, and Noise, Mc Graw-Hill, Kogakusha 1981, S. 224-235
[2] J. G. Proakis: Digital Communications, Mc Graw-Hill, Tokio 1983, S. 183-190
[3] wie [1] S. 354-363[1] M. Schwartz: Information, Transmission, Modulation, and Noise, Mc Graw-Hill, Kogakusha 1981, pp. 224-235
[2] JG Proakis: Digital Communications, Mc Graw-Hill, Tokyo 1983, pp. 183-190
[3] like [1] pp. 354-363

Claims

1. Method for the automatic detection and classification of digital quadrature-amplitude-modulated signals (ie here: the quadrature components are generally digitally modulated) with unknown parameters, in which the received signal after digitization and complex demodulation is in the form of complex digital samples in the baseband, characterized by the following process steps:

a) the baseband signal is subjected to digital low-pass filtering with a manually or automatically adjustable frequency band width,
b) an instantaneous value for amplitude, frequency and phase is continuously obtained from the complex samples,
c) the step cycle oscillation is filtered out of the successive amplitude values directly or after squaring with the aid of a digital bandpass filter,
d) step timing points are derived from the filtered step cycle oscillation at which the instantaneous values of amplitude, frequency and phase are sampled,
e) the mean value and variance are determined from the amplitude samples and an amplitude histogram is formed and stored,
f) the mean and variances and a frequency histogram are formed and stored from the frequency samples,
g) differential phase values are formed from two successive phase samples,
h) a difference phase histogram is formed and stored from those difference phase values whose temporally assigned amplitude values exceed a predetermined amplitude barrier,
i) the mean values and variances of the amplitude and frequency values as well as the histograms of the amplitude values, the frequency values and the difference phase values are used for the detection and classification of a digital quadrature amplitude modulation of the received signal.

2. The method according to claim 1, characterized in that the Histograms for amplitude and frequency with the previous ones averages and variances in the situation and in the Be standardized that the histograms for amplitude, Frequency and differential phase with different modulations typical reference function sets are cross-correlated, that the maximum correlation results with given Threshold values compared and when thresholds are exceeded then on the availability of the most appropriate reference function set corresponding quadrature amplitude modulator th signal type is classified if the Mit results and variance results for amplitude and frequency in are within predetermined value ranges.

3. The method according to claim 1 or claim 2, characterized records that the stored histograms for amplitude, Frequency and difference phase as well as the mean values and variants zen for amplitude and frequency displayed on a screen will.

4. The method according to any one of claims 1 to 3, characterized records that the complex digital samples of the base band signals for automatic adjustment to the still unknown te signal bandwidth in several parallel channels with the same cher center frequency but different, the same size moderately graded frequency bandwidths each with low pass filtering, filtering of a step oscillation by Bandpass filtering, sampling of instantaneous values for amplitude, Frequency and phase, averaging and variances for amplitude and frequency, difference phase value formation, Er averaging histograms for amplitude, frequency and differences reference phase, normalization of the histograms for amplitude and fre sequence with the previously determined mean values and variances, Cross-correlation of the histograms with modulation-typical Reference function sets, determination of the maximum correla results taking into account all reference radio tion sets and all channels processed in parallel simultaneous examination of the corresponding mean values and Variations of amplitude and frequency on adherence pre Given ranges of values are processed that the reference Function sets leading to the maximum correlation results perform the present quadrature-amplitude-modulated Determine the type of signal and that using the frequency bandwidth of the channel low-pass filter, behind which the largest cor relation results occur, an estimate for the Step speed of the classified signal deviated is tested.

5. The method according to claim 4, characterized in that the channels to be processed in parallel in time multiplex few fast assemblies can be processed.