一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法及系统

摘要

本发明给出了一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法及系统，包括将原始信号进行模/数、串并变换，根据得到的信号进行分析和训练，选取出最佳的三维星座点图，将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用三维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，构造目标函数基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图，用于实际接收信号的解调。解决了在复杂环境信道下发送接收MPPAM信号时，对信号传输速率慢，误码率高，带宽利用率低的问题，并且有较低的调制复杂度。

权利要求

1.一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，所述方法包括：S1：对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集；

S2：将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的MPPAM信号，构成MPPAM信号训练集；

S3：对所述MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，以误码率和比特传输速率构造目标函数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图；

S4：利用所述最佳MPPAM调制信号对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收端接收到具有三维空间特征的信号后，利用所述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最终解调出原始信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，具体包括以下步骤：

对所述不同时间段内的数字信号的信号类别个数以及出现的概率进行统计；

基于统计结果，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号的正交性和实现复杂性进行分析和训练，筛选出每个数字信号最适合的三维星座点的个数和形式；

根据筛选出的个数和形式生成相应的三维星座点图。

3.根据权利要求1所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，所述步骤S2中，信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系基于公式SNR＝E/N0

其中式中，E表示每比特的数字波形的平均信号能量，N0表示单位频带内的噪声功率。

4.根据权利要求1所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，当所述步骤S2中的接收信噪比达到最大时，对应的MPPAM调制信号为最佳MPPAM调制信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，所述步骤S3中的目标函数表示为：f(x)＝μ1BER‑μ2rb＝μ1ne/n‑μ2n/T其中式中，μ1表示误码率的权重系数，μ2表示比特传输速率的权重系数，μ1和μ2可根据需求进行调整，BER是误码率，rb是比特传输速率，ne表示传输错误的比特数，n表示总传输比特数，T表示传输总时长，令f(x)达到最小，此时对应的三维星座点图为所述最佳的三维星座点图。

6.根据权利要求5所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，所述目标函数中误码率的权重系数设置为高权重值，比特传输速率的权重系数设置为低权重值。

7.根据权利要求1所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，所述步骤S2、S3中对信号进行信道传输的模拟，为基于模拟的信道传输函数，其中包括：基于机器学习对信道传输函数进行拟合。

8.根据权利要求7所述的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，其特征在于，基于机器学习对信道传输函数进行拟合具体包括：通过对传输信道长时间的监听，以脉冲信号作为测试信号，将模拟得到的脉冲信号响应和实际接收的脉冲信号响应进行比较，以自适应梯度对信道传输函数进行参数修改，并进行多次迭代，得到最接近真实信道的信道传输函数。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被计算机处理器执行时实施权利要求1至8中任一项所述的方法。

10.一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调系统，其特征在于，所述系统包括：三维星座点图样本集确定单元：配置用于对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集；

MPPAM调制信号优选单元：配置用于将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的MPPAM信号，构成MPPAM信号训练集；

三维星座点图优选单元：配置用于对所述MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，以误码率和比特传输速率构造目标函数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图；

原始信号调制解调单元：配置用于利用所述最佳MPPAM调制信号对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收端接收到具有三维空间特征的信号后，利用所述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最终解调出原始信号。

说明书

一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及数字通信技术领域，尤其是一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法及系统。

背景技术

[0002] 随着超宽带通信系统的快速发展，从数字调制的角度来看，为了实现更高的传输速率，选择将传统的正交调幅(QAM)的阶数从64提高到256，甚至更高。然而，传统二维映射
方案的主要问题是在相同的传输功率约束下，映射顺序越高，最小欧氏距离(MED)越小。这
是在相同发射功率约束下星座点数量增加的自然结果。这一缺点大大降低了无线电信道中
传输信号的鲁棒性，因此对接收机成功的信号解调提出了更高的信噪比(SNR)要求。此外，
从实现的角度来看，传统的高阶二维映射器也比低阶映射器受到更严格的射频约束，这必
然会增加成本。相比之下,借助三维(3D)映射技术,星座点的设置可以扩展从传统的二维平
面到三维空间,这有助于达到一个更高的系统吞吐量在同样的比特误码率(BER)的要求,以
及利用星座设计的自由度增加。

[0003] 信号星座是构成数字通信系统的重要组成部分之一，而其中三维(3D)信号星座的重要地位日益增加，在无线通信和光通信领域得到了广泛的研究。在加性高斯白噪声
(AWGN)信道中引入了一些三维星座及其理论符号误差概率(SEPs)。将正四面体的四个顶点
作为四元信号星座的最优集合。8元信号集的典型结构为正六边形，引入其扭转结构以增加
符号间的最小欧氏距离，对于这些经典的三维信号星座结构，在设计后大都没有对其实现
的信号形式进行研究。

[0004] 在创造性地设计好各种三维信号星座结构后，对于通信系统怎么实现设计者们却没有太多的研究，他们通常把三维信号通过不同时间或者不同中心频率来进行发送，也就
是将三维信号互相不干扰的通过一维信号进行发送，这样不仅会导致信号速率有一定的降
低，并且系统的实现复杂度也相对较高。在此情况下，本文提出一种以MPPAM调制的方式来
进行三维信号的调制，它结合了M‑PAM和M‑PPM以提供良好的系统性能和较低的计算复杂
度，很好的改善了现有三维信号的传输系统，使其误码率比传统传输三维信号的误码率要
低。

发明内容

[0005] 本发明提出了一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法及系统，以解决上文提到的现有技术的缺陷。

[0006] 在一个方面，本发明提出了一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，该方法包括以下步骤：

[0007] S1：对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信
号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集；

[0008] S2：将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM 调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信
噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳 MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM调
制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的MPPAM信号，构成MPPAM信号训练
集；

[0009] S3：对所述MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，以误码率和比特传
输速率构造目标函数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图；

[0010] S4：利用所述最佳MPPAM调制信号对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收端接收到具有三维空间特征的信号后，利用所述
最佳的三维星座点图对信号进行解调，最终解调出原始信号。

[0011] 以上方法基于机器学习算法对MPPAM调制的调制信号进行最优选取，并对不同数字信号对应的最适合的三位星座点图进行选取，使用机器学习算法自适应的模拟信道传输
环境，以误码率和比特传输速率为指标来确定最佳的三维星座点图，使系统具有较低的误
码率和较高的比特传输速率。

[0012] 在具体的实施例中，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，具体包括以下步骤：

[0013] 对所述不同时间段内的数字信号的信号类别个数以及出现的概率进行统计；基于所述统计结果，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号的正交性和实现复杂性
进行分析和训练，筛选出每个数字信号最适合的三维星座点的个数和形式；根据筛选出的
个数和形式生成相应的三维星座点图。使筛选出的三维星座点图最适合原始信号经过处理
后生成的信号，并且降低了硬件实现的复杂度。

[0014] 在具体的实施例中，所述步骤S2中，信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系基于公式

[0015] SNR＝E/N0

[0016] 其中式中，E表示每比特的数字波形的平均信号能量，N0表示单位频带内的噪声功率。

[0017] 在具体的实施例中，当所述步骤S2中的接收信噪比达到最大时，对应的MPPAM调制信号为最佳MPPAM调制信号。

[0018] 在具体的实施例中，所述步骤S3中的目标函数表示为：

[0019] f(x)＝μ1BER‑μ2rb＝μ1ne/n‑μ2n/T

[0020] 其中式中，μ1表示误码率的权重系数，μ2表示比特传输速率的权重系数，μ1和μ2可根据需求进行调整，BER是误码率，rb是比特传输速率，ne表示传输错误的比特数，n表示总
传输比特数，T表示传输总时长，令f(x)达到最小，此时对应的三维星座点图为所述最佳的
三维星座点图。

[0021] 在优选的实施例中，所述目标函数中误码率的权重系数设置为高权重值，比特传输速率的权重系数设置为低权重值。设定高权重的误码率和低权重的比特传输速率值，经
过机器学习一定次数的训练，当目标函数达到设定阈值或者次数已达上限，可以将最近一
次使用的三维星座点图视为最佳三维星座点图。

[0022] 在具体的实施例中，所述步骤S2、S3中对信号进行信道传输的模拟，为基于模拟的信道传输函数，其中包括：基于机器学习对信道传输函数进行拟合。

[0023] 在优选的实施例中，基于机器学习对信道传输函数进行拟合具体包括：通过对传输信道长时间的监听，以脉冲信号作为测试信号，将模拟得到的脉冲信号响应和实际接收
的脉冲信号响应进行比较，以自适应梯度对信道传输函数进行参数修改，并进行多次迭代，
得到最接近真实信道的信道传输函数。

[0024] 根据本发明的第二方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机处理器执行时实施上述方法。

[0025] 根据本发明的第三方面，提出一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调系统，该系统包括：

[0026] 三维星座点图样本集确定单元：配置用于对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习
算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座
点图，构成三维星座点图样本集；

[0027] MPPAM调制信号优选单元：配置用于将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的
模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制
信号，利用所述最佳MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的
MPPAM信号，构成MPPAM 信号训练集；

[0028] 三维星座点图优选单元：配置用于对所述MPPAM信号训练集中的MPPAM 信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三维星座点图对模拟得到的接收信号进
行相关解调，以误码率和比特传输速率构造目标函数，基于机器学习算法进行训练，确定最
佳的三维星座点图；

[0029] 原始信号调制解调单元：配置用于利用所述最佳MPPAM调制信号对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收端接收到具有三
维空间特征的信号后，利用所述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最终解调出原始信
号。

[0030] 本发明对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字
信号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集，
将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对所述训练
集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功
率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM调制信号对所述
训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的MPPAM信号，构成MPPAM 信号训练集，对所述
MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三
维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，以误码率和比特传输速率构造目标函
数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图，利用所述最佳MPPAM调制信号
对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收
端接收到具有三维空间特征的信号后，利用所述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最
终解调出原始信号。本发明能使MPPAM信号映射信号在当前传输环境中达到最高信噪比，并
利用了模拟的信道传输函数对MPPAM信号进行脉冲位置及幅度分配，使在当前信道下此分
配原则的MPPAM信号能够达到最低的误码率以及较高的比特传输速率，将MPPAM信号进行了
多维星座点的映射，使得星座点图中点与点的最小距离比传统的二维星座点图中点与点的
最小距离更大，从而使接收端接收到的MPPAM信号更加容易区分识别，误码率更低。并且，从
硬件角度来讲，上述方法调制复杂度也相对较低。

附图说明

[0031] 包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本发明的原理。将容易认识
到其它实施例和实施例的很多预期优点，因为通过引用以下详细描述，它们变得被更好地
理解。通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特
征、目的和优点将会变得更明显：

[0032] 图1是本发明的一个实施例的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法的流程图；

[0033] 图2是本发明的一个实施例的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调系统的框架图；

具体实施方式

[0034] 下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了
便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

[0035] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

[0036] 根据本发明的一个实施例的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法，图1示出了根据本发明的实施例的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法的流
程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

[0037] S101：对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字
信号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集。

[0038] 在具体的实施例中，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，具体包括以下步骤：对所述不同时间段内的数字信号的信号类别个数以及出现的概
率进行统计；基于所述统计结果，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号的正
交性和实现复杂性进行分析和训练，筛选出每个数字信号最适合的三维星座点的个数和形
式；根据筛选出的个数和形式生成相应的三维星座点图。

[0039] S102：将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的 MPPAM调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收
信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM
调制信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的MPPAM信号，构成MPPAM信号训
练集。

[0040] 在具体的实施例中，信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系基于公式

[0041] SNR＝E/N0

[0042] 其中式中，E表示每比特的数字波形的平均信号能量，N0表示单位频带内的噪声功率。

[0043] 在具体的实施例中，当接收信噪比达到最大时，对应的MPPAM调制信号为最佳MPPAM调制信号。

[0044] 在优选的实施例中，利用机器学习算法，并通过环境信道模型来进行脉冲信号的脉冲位置和脉冲幅度的训练，选择当前环境下最合适的脉冲位置和脉冲幅度，其中环境信
道模型的生成方法具体为：通过对传输信道长时间的监听，以脉冲信号作为测试信号，将模
拟得到的脉冲信号响应和实际接收的脉冲信号响应进行比较，以自适应梯度对信道传输函
数进行参数修改，并进行多次迭代，得到最接近真实信道的信道传输函数。

[0045] 在优选的实施例中，将S102中调制后的信号利用以上过程得到的信道传输函数进行模拟传输，以信噪比构建目标函数，并设置一个目标函数的阈值和迭代次数上限，当信噪
比达到最大，或目标函数到达阈值，或迭代次数到达上限时，直接选择最后选取的脉冲位置
及脉冲幅度是该传输环境下的最佳脉冲位置及脉冲幅度，并由此最佳脉冲位置及脉冲幅度
确定最佳MPPAM调制信号。

[0046] S103：对所述MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，以误码率和比特
传输速率构造目标函数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图。

[0047] 在具体的实施例中，S103中的目标函数表示为：

[0048] f(x)＝μ1BER‑μ2rb＝μ1ne/n‑μ2n/T

[0049] 其中式中，μ1表示误码率的权重系数，μ2表示比特传输速率的权重系数，μ1和μ2可根据需求进行调整，BER是误码率，rb是比特传输速率，ne表示传输错误的比特数，n表示总
传输比特数，T表示传输总时长，令f(x)达到最小，此时对应的三维星座点图为最佳的三维
星座点图。

[0050] 在具体的实施例中，以上目标函数中误码率的权重系数设置为高权重值，比特传输速率的权重系数设置为低权重值。

[0051] 在优选的实施例中，利用机器学习算法，并通过环境信道模型来对三维星座点图样本集中的三维星座点图进行训练，选择当前环境下三维星座点图样本集中最合适的三维
星座点图，其中环境信道模型的生成方法具体为：通过对传输信道长时间的监听，以脉冲信
号作为测试信号，利用机器学习算法对传输函数进行拟合，信道传输函数包括但不仅包括
多普勒效应、时延和衰减参数，以模拟出的脉冲信号响应与实际接收脉冲信号响应相比较，
以自适应梯度对传输函数进行参数修改，最终完成对传输函数的拟合。

[0052] 在优选的实施例中，根据以上得到的传输函数，对MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，得到模拟的接收信号，以三维星座点图样本集中的三维星座点图
对模拟的接收信号进行相关解调，其目标函数如上述内容所述，并设定训练迭代次数，经过
机器学习一定次数的训练，当达到设定阈值或训练次数达到上限时，将最近一次的三维星
座点图视为最佳三维星座点图。

[0053] S104：利用所述最佳MPPAM调制信号对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收端接收到具有三维空间特征的信号后，利用所
述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最终解调出原始信号。

[0054] 在具体的实施例中，对调制后的信号进行发送，当接收端接收到信号时，利用最佳星座点图对信号进行最大似然估计的解调，具体步骤包括：首先对接收到的三维空间特征
信号进行相干解调，将解调后的信号进行分析，通过已设定的三维星座点图进行映射，构建
出一个接收端的三维星座点图，再根据最大似然估计，将映射后的三维星座点图的星座点
进行估计分析，从而精准匹配到标准三维星座点图上的星座点，再进行反映射和逆调制，其
中包括 MPPAM调制、串并变换和模/数变换，从而得到原始信号。

[0055] 图2示出了本发明的一个实施例的一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调系统的框架图。该系统包括三维星座点图样本集确定单元201、 MPPAM调制信号优选单元
202、三维星座点图优选单元203和原始信号调制解调单元204。

[0056] 在具体的实施例中，三维星座点图样本集确定单元201被配置用于对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内
的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字信号分别进行训练，选取每个
数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集。MPPAM调制信号优选单元202
被配置用于将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号
对所述训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪
比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM调制
信号对所述训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的 MPPAM信号，构成MPPAM信号训练
集。三维星座点图优选单元203被配置用于对所述MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信
道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三维星座点图对模拟得到的接收信号进行
相关解调，以误码率和比特传输速率构造目标函数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳
的三维星座点图。原始信号调制解调单元204被配置用于利用所述最佳 MPPAM调制信号对
所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收端
接收到具有三维空间特征的信号后，利用所述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最终
解调出原始信号。通过三维星座点图样本集确定单元201、MPPAM调制信号优选单元202、三
维星座点图优选单元203和原始信号调制解调单元204的共同作用，使MPPAM信号映射信号
在当前传输环境中达到最高信噪比，并使得在当前信道下所使用的MPPAM 信号能够达到最
低的误码率以及较高的比特传输速率，将MPPAM信号进行了多维星座点的映射，使得星座点
图中点与点的最小距离比传统的二维星座点图中点与点的最小距离更大，从而使接收端接
收到的MPPAM信号更加容易区分识别，误码率更低。

[0057] 本发明的实施例还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机处理器执行时实施上文中的方法。该计算机程序包含用于执行流程图所
示的方法的程序代码。需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介
质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。

[0058] 本发明对信号源发出的不同时间段内的原始信号分别进行模/数变化和串并变化处理，得到所述不同时间段内的数字信号，通过机器学习算法对所述不同时间段内的数字
信号分别进行训练，选取每个数字信号最适合的三维星座点图，构成三维星座点图样本集，
将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对所述训练
集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功
率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用所述最佳MPPAM调制信号对所述
训练集中的脉冲信号进行调制，得到相应的MPPAM信号，构成MPPAM 信号训练集，对所述
MPPAM信号训练集中的MPPAM信号进行信道传输的模拟，以所述三维星座点图样本集中的三
维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，以误码率和比特传输速率构造目标函
数，基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图，利用所述最佳MPPAM调制信号
对所述不同时间段内的数字信号进行调制后，得到具有三维空间特征的信号并发送，接收
端接收到具有三维空间特征的信号后，利用所述最佳的三维星座点图对信号进行解调，最
终解调出原始信号。本发明能使MPPAM信号映射信号在当前传输环境中达到最高信噪比，并
利用了模拟的信道传输函数对MPPAM信号进行脉冲位置及幅度分配，使在当前信道下此分
配原则的MPPAM信号能够达到最低的误码率以及较高的比特传输速率，将MPPAM信号进行了
多维星座点的映射，使得星座点图中点与点的最小距离比传统的二维星座点图中点与点的
最小距离更大，从而使接收端接收到的MPPAM信号更加容易区分识别，误码率更低。

[0059] 以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术
方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行
任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功
能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。