RU2551903C1 - Способ распознавания радиосигналов - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к способам распознавания радиосигналов и может быть использовано в технических средствах распознавания вида и параметров модуляции радиосигналов. Технический результат заключается в разработке способа распознавания радиосигналов, при котором не требуется хранения в памяти больших массивов значений векторов признаков эталонных радиосигналов. Предварительно из дискретизированных и квантованных отсчетов эталонных радиосигналов формируют матрицы распределения энергии на основе их фреймовых вейвлет-преобразований. Затем из них, начиная со второй строки, формируют векторы признаков путем построчной конкатенации всех вейвлет-коэффициентов. После чего элементы векторов признаков нормируют и вычисляют их параметры. Причем в качестве параметров определяют усредненную величину нормированных амплитудных значений элементов векторов признаков, а решение принимают по результатам вычисления разности значений параметров распознаваемого радиосигнала и эталонных радиосигналов. Распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, модуль разницы параметров векторов признаков с которым будет минимальным. 5 ил.

Description

Изобретение относится к способам распознавания радиосигналов (PC) и может быть использован в технических средствах распознавания вида и параметров модуляции PC.

Известен способ распознавания PC по патенту РФ №2356064 от 24.04.2007 г. В известном способе предварительно задают эталонные PC. Затем для каждого эталонного PC формируют его матрицу распределения энергии (МРЭ). С этой целью эталонные PC дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового¹ (¹Вейвлет-фреймы - это вейвлет-преобразование, использующее кратное двум масштабирование (по частоте), и непрерывные сдвиги (по времени). - см. В. Дьяконов Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, - 2002. 448 с.11 С.106.) вейвлет-преобразования (ФВП) путем фильтрации их квантованных отсчетов посредством фильтров, полосы пропускания которых каждый раз увеличивают в два раза с возрастанием порядкового номера фильтра. После этого, полученные с выхода каждого из фильтров вейвлет-коэффициенты (ВК) нормируют, ранжируют и исключают малозначимые ВК. В качестве малозначимых выбирают совокупность ВК, начиная от наименьшего, суммарная энергия которых составляет 10-30% от суммарной энергии всей совокупности ВК на выходе каждого из фильтров соответственно. Затем из оставшихся ВК формируют МРЭ, причем строками МРЭ каждого эталонного PC являются ВК, полученные на выходе фильтров. А из МРЭ эталонных PC формируют их векторы признаков (ВП) путем построчной конкатенации всех ВК сформированных МРЭ. После этого принимают распознаваемый PC, из квантованных отсчетов которого формируют МРЭ и ВП аналогично, как и для эталонных PC. Идентифицируют принятый PC путем вычитания по модулю его ВП из ВП каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница ВП с которым минимальна.

Недостатком известного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания PC, обусловленная модуляционным параметром, зависящим от информации переносимой PC. Модулирующий сигнал, используемый при модуляции эталонного и распознаваемого PC, определяется содержанием информации (информационной компонентой), и, поэтому, может быть различным. В результате использования различных модулирующих сигналов для модуляции эталонного PC и распознаваемого PC их ВП будут различаться, даже если эталонный и распознаваемый PC будут относиться к одному классу распознаваемых PC.

Известен способ распознавания PC по патенту РФ №2430417 от 25.05.2010 г.

В известном способе предварительно задают эталонные PC и формируют для каждого эталонного PC МРЭ, для чего его дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию ФВП последовательности его квантованных отчетов с помощью фильтров, полосы пропускания которых кратны числу два в степени К, где К - целое число. Затем из ВК эталонного PC формируют ВП. Причем для каждого временного отсчета PC, из числа соответствующих ему ВК на выходах фильтров, выделяют максимальный, на который нормируют остальные ВК, соответствующие данному временному отсчету PC, а в качестве элементов ВП выбирают средние значения мощности ВК, полученные на выходе каждого из фильтров. После чего принимают распознаваемый PC и формируют его ВП аналогично, как для эталонного PC. Затем принятый PC идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его ВП из элементов ВП каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница ВП с которым минимальна.

Недостатком известного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания PC, обусловленная модуляционным параметром, зависящим от информации, переносимой PC.

Наиболее близким по технической сущности к заявленному (прототипом) является «Способ распознавания PC» по патенту РФ №2423735 от 17.03.2010 г. В способе-прототипе предварительно задают эталонные PC, формируют для каждого эталонного PC МРЭ, для чего его дискретизируют, квантуют и выполняют операцию ФВП последовательности его квантованных отчетов с помощью фильтров, полосы пропускания которых кратны числу два в степени К, где К - целое число. После этого ВК ФВП нормируют относительно его максимального значения. Затем ВК эталонного PC, полученные в каждой полосе частот, ранжируют и формируют ВП эталонного PC. Причем в качестве элементов ВП выбирают средние значения мощности ВК, полученные на выходе каждого из фильтров. После чего принимают распознаваемый PC и формируют его ВП аналогично, как и для эталонного PC.

Идентифицируют принятый PC путем последовательного вычитания по модулю элементов его ВП из ВП каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница ВП с которым минимальна.

Недостатком способа-прототипа является то, что системе распознавания необходимо хранить в памяти большие массивы значений ВП эталонных сигналов.

Целью заявленного технического решения является разработка способа распознавания PC, при котором не требуется хранить в памяти большие массивы значений ВП эталонных сигналов.

Поставленная цель достигается тем, что предварительно задают эталонные PC равной длительности, которые дискретизируют и квантуют, затем выполняют операцию ФВП, в результате чего получают МРЭ для последовательности квантованных отчетов каждого эталонного PC и формируют для каждого из них ВП путем построчной конкатенации ВК полученных МРЭ, после чего ВК ВП нормируют, затем принимают распознаваемый PC и формируют его ВП аналогично, как и для эталонного PC, после чего идентифицируют распознаваемый PC путем сравнения его ВП с ВП каждого из эталонных PC. Причем ВП формируют путем построчной конкатенации ВК полученных МРЭ начиная со второй строки, сравнение ВП распознаваемого сигнала с ВП каждого из эталонных PC осуществляют, сравнивая вычисленную усредненную величину нормированных амплитудных значений вектора распознаваемого сигнала с вычисленной усредненной величиной нормированных значений амплитудных значений вектора каждого из эталонных PC, а решение принимают по результатам вычисления разности значений параметров распознаваемого PC и эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, модуль разницы параметров ВП с которым будет минимальным.

Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается правильное распознавание PC. Причем в заявляемом способе не требуется хранить в памяти большие массивы значений ВП эталонных сигналов, поскольку для распознавания PC используют их параметры, рассчитываемые из усредненных величин нормированных амплитудных значений элементов ВП.

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

фиг. 1. Дискретизированные по времени 256 отсчетов эталонного PC двухпозиционной фазовой манипуляции (ФМ-2) (скорость передачи 600 бод) S₁ (t);

фиг. 2. Трехмерное представление МРЭ М₁ эталонного PC ФМ-2 (600 бод) S₁(t), полученное на основе ФВП для совокупности 8 фильтров, размером 256 на 8, т.е. МРЭ содержит 2048 ВК;

фиг. 3. ВП m₁(i) эталонного PC ФМ-2 (600 бод), составленный из ВК его МРЭ ФВП. Размер ВП m₁(i) равен 1792 ВК (i - текущее значение номера ВК);

фиг. 4. ВП эталонного PC ФМ-2 (600 бод), составленный из нормированных ВК его МРЭ ФВП $${\overline{m}}_{{}_1}\left(i\right)$$

размером 1792 ВК;

фиг. 5. Нормированные ВП эталонных PC ФМ-2 (600 бод) $${\overline{m}}_{{}_1}\left(i\right)$$

; ФМ-2 (500 бод) $${\overline{m}}_{{}_2}\left(i\right)$$

; ФМ-2 (400 бод) $${\overline{m}}_{{}_3}\left(i\right)$$

и распознаваемого PC, ФМ-2 (400 бод) $$\stackrel{\cap }{\overline{m}}\left(i\right)$$

.

Реализация заявленного способа объясняется следующим образом.

п. 1. Предварительно задают эталонные PC равной длительности, которые дискретизируют и квантуют.

Процедуры дискретизации и квантования аналоговых PC известны и описаны, например, в патенте РФ №2356064 от 24.04.2007 г. Для примера, на фиг. 1 показаны 256 отсчетов эталонного PC S₁(t) ФМ-2 (600 бод).

Выборки последовательностей эталонных PC формируют в соответствии с требованиями вычисления статистических оценок [Математический энциклопедический словарь. М.: Сов. Энциклопедия, 1988. 847 с.; Г. Корн, Т. Корн. Справочник по математике. Пер. с англ. - М.: Наука, 1977. стр. 638-643]. Длину выборки отчетов для эталонных PC выбирают в пределах 64…16384, в зависимости от требований по вероятности правильного распознавания и времени обработки (длина выборки должна быть кратна значению 2^V, где V - целое число, для удобства последующего расчета МРЭ, чем больше длина выборки, тем выше вероятность правильного распознавания).

п. 2. Выполняют операцию ФВП для последовательности квантованных отчетов каждого из эталонных PC.

Операции реализации ФВП известны и описаны, например, в патенте РФ №2423735 от 17.03.2010 г. В результате выполнения операций ФВП получают МРЭ. Процедуры формирования МРЭ PC на основе их ФВП известны и описаны, например, в патенте РФ №2356064 от 24.04.2007 г. В качестве примера, на фиг.2 показано трехмерное представление МРЭ М₁ эталонного PC S₁(t) ФМ-2 (600 бод), полученное на основе ФВП для совокупности 8 фильтров (здесь t - текущее значение времени).

п. 3. Формируют ВП из ВК полученных МРЭ. Причем ВП строят путем построчной конкатенации ВК полученных МРЭ, начиная со второй строки. После чего ВК в ВП нормируют.

Конкатенация заключается в последовательном выстраивании строк матрицы друг за другом. В качестве примера на фиг. 3 показан ВП m₁(i) эталонного PC ФМ-2 (600 бод), сформированный указанным выше образом (первые 256 ВК нулевые, поскольку формирование ВП начинается со второй строки МРЭ).

Нормировка заключается в выделении наибольшего ВК и деление всех остальных ВК на значение наибольшего ВК.

В качестве примера на фиг. 4 показан ВП $${\overline{m}}_{{}_1}\left(i\right)$$

эталонного PC ФМ-2 (600 бод), элементы которого нормированы.

Порядок выполнения процедур конкатенации и нормирования известен, например, см. патент РФ №2356064 от 24.04.2007 г.

п. 4. Из ВП вычисляют параметры. В качестве параметров определяют усредненную величину нормированных амплитудных значений элементов ВП.

Вычисление параметров производят по формуле:

$${\Sigma }_n=\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{\overline{m}}_n\left(i\right).\left(1\right)}$$

В формуле (1) $${\overline{m}}_{{}_n}\left(i\right)$$

- нормированный ВП n-го эталонного сигнала; N - число ВК в ВП.

Согласно формуле (1) параметры ВП $${\overline{m}}_{{}_1}\left(i\right)$$

эталонного PC ФМ-2 (600 бод) составят ∑₁=0,158.

п. 5. Принимают распознаваемый PC $$\stackrel{⌢}{S}\left(t\right)$$

и формируют его ВП $$\stackrel{\cap }{\overline{m}}\left(i\right)$$

аналогично, как и для эталонного PC. С этой целью принятый для распознавания PC $$\stackrel{⌢}{S}\left(t\right)$$

дискретизируют и квантуют, а затем последовательно выполняют п.п. 2, 3 и 4. В результате выполнения указанных процедур получают параметры $$\stackrel{⌢}{\Sigma }$$

распознаваемого PC $$\stackrel{⌢}{S}\left(t\right)$$

.

Применение процедуры вычисления параметров ВП позволяет хранить данные об эталонных PC в виде совокупности значений {∑_n}, число которых будет определяться количеством классов распознаваемых PC.

п. 6. Идентифицируют распознаваемый PC по результатам вычисления разности значений параметров распознаваемого PC и эталонных PC, распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, модуль разницы параметров ВП с которым будет минимальной.

Процедуры вычитания по модулю из вектора признаков принятого PC векторов признаков каждого из эталонных PC можно реализовать по формуле:

$$R_n=\left|\stackrel{⌢}{\Sigma }-\left\{{\Sigma }_n\right\}\right|.\left(2\right)$$

Для идентификации распознаваемого PC среди результатов вычислений по формуле (2) отыскивают минимальный. Текущий индекс n укажет класс (номер) эталонного PC, различия с которым у распознаваемого PC будут минимальны.

Процедуры принятия решения являются известными и описаны, например, в [Ю. Сато Обработка сигналов. Первое знакомство. / пер. с яп., под ред Есифуми Амэмия. - М.: Издательский дом «Додека-XXI», 2002. - 176 с. С. 41-54].

Распознаваемый PC считают инцидентным одному их L эталонных PC, когда разница между параметрами ВП минимальна $$R_n=\underset{\left|\stackrel{⌢}{\Sigma }-\left\{{\Sigma }_n\right\}\right|}{\min }$$

. Здесь n - один из порядковых номеров эталонных PC в интервале от 1 до L.

Реализация процедур идентификации распознаваемого PC в соответствии с заявляемым способом осуществляется следующим образом.

Предварительно задают эталонные PC равной длительности {S_n(t)}_L. Выбор числа распознаваемых классов PC L определяется условиями распознавания. Затем эталонные PC, соответствующие каждому из L классов, дискретизируют и квантуют согласно п. 1 (на фиг. 1 показан фрагмент дискретизированных и квантованных отсчетов эталонного PC ФМ-2 (600 бод)). После чего, согласно п.2 выполняют ФВП над каждым эталонным PC и получают совокупность МРЭ {М_n}_L эталонных PC (на фиг. 2 показан фрагмент МРЭ эталонного PC ФМ-2 (600 бод)). Затем для каждого из эталонных PC формируют ВП в соответствии с п. 3 (на фиг. 3 показан фрагмент ВП эталонного PC ФМ-2 (600 бод)). Первую строку МРЭ не используют для формирования ВП по следующим причинам. При формировании ФВП в первой строке МРЭ преимущественно локализуются ВК шумовых компонентов. Следовательно, их исключение при формировании ВП позволит повысить их помехоустойсивость.

После этого ВП нормируют и получают совокупность $${\left\{{\overline{m}}_n\left(i\right)\right\}}_L$$

(на фиг. 4 показан фрагмент нормированного и ранжированного ВП эталонного PC ФМ-2 (600 бод)). Затем, в соответствии с п. 4, из ВП эталонных PC вычисляют значения их параметров по формуле (1). В результате получают совокупность {∑_n}_L из L значений.

После чего принимают PC $$\stackrel{⌢}{S}\left(t\right)$$

для распознавания и, аналогичным эталонным PC образом, вычисляют значение его параметра $$\stackrel{⌢}{\Sigma }$$

согласно п. 5

В качестве примера, на фиг. 5 представлены ВП эталонных PC ФМ-2 (600 бод); ФМ-2 (500 бод); ФМ-2 (400 бод) и распознаваемого PC ФМ-2 (400 бод) (для удобства интерпретации результатов, ВК представленных на фиг. 5 ВП ранжированы). Распознаваемый PC формировался отдельно и поэтому не является копией эталонного PC ФМ-2 (400 бод). После чего идентифицируют распознаваемый PC в соответствии с формулой (6) п. 6. Для представленных на фиг. 5 ВП эталонных PC в ходе эксперимента получены следующие значения их параметров ∑₁=0,158; ∑₂=0,114; ∑₃=0,098, а значение $$\stackrel{⌢}{\Sigma }=\mathrm{0,101}$$

.

Согласно формуле (2) распознаваемый PC был отнесен к классу PC ФМ-2 (400 бод), что подтверждает правомерность заявляемого способа. Эксперимент проводился в соответствии с требованиями вычисления статистических оценок [Математический энциклопедический словарь. М.: Сов. Энциклопедия, 1988. 847 с.; Г. Корн, Т. Корн. Справочник по математике. Пер. с англ. - М.: Наука, 1977. стр. 638-643].

Таким образом, благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается распознавание PC, при котором не требуется хранить в памяти большие массивы значений ВП эталонных сигналов.

Claims (1)

1. Способ распознавания радиосигналов, заключающийся в том, что предварительно задают эталонные радиосигналы равной длительности, которые дискретизируют и квантуют, затем выполняют операцию фреймового вейвлет-преобразования, в результате чего получают матрицу распределения энергии для последовательности квантованных отчетов каждого эталонного радиосигнала и формируют для каждого из них вектор признаков путем построчной конкатенации вейвлет-коэффициентов полученных матриц распределения энергии, после чего вейвлет-коэффициенты векторов признаков нормируют, затем принимают распознаваемый радиосигнал и формируют его вектор признаков аналогично, как и для эталонного радиосигнала, после чего идентифицируют распознаваемый радиосигнал путем сравнения его вектора признаков с векторами признаков каждого из эталонных радиосигналов, отличающийся тем, что векторы признаков формируют путем построчной конкатенации вейвлет-коэффициентов полученных матриц распределения энергии начиная со второй строки, сравнение векторов признаков распознаваемого сигнала с векторами признаков каждого из эталонных радиосигналов осуществляют, сравнивая вычисленную усредненную величину нормированных амплитудных значений вектора распознаваемого сигнала с вычисленной усредненной величиной нормированных значений амплитудных значений вектора каждого из эталонных радиосигналов, а решение принимают по результатам вычисления разности значений параметров распознаваемого радиосигнала и эталонных радиосигналов, распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, модуль разницы параметров векторов признаков с которым будет минимальным.

Images