RU2510077C2 - Способ и устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов - Google Patents

Abstract

Группа изобретений относится к области обработки и распознавания радиосигналов, в частности к распознаванию вида и параметров манипуляции радиосигналов, и может быть использована в радиотехнических устройствах для распознавания манипуляции радиосигналов. Техническим результатом является автоматическое распознавание типов манипуляции радиосигналов в условиях отсутствия высокоточной синхронизации по несущей частоте для более широкого класса типов манипуляции (амплитудной, амплитудно-фазовой, фазовой и частотной). Устройство содержит антенну, аналого-цифровой преобразователь, блок формирования синфазной и квадратурной составляющих сигнала, блок расчета кумулянтов, блок нейронной сети. 2 н.п. ф-лы, 3 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение

Изобретение относится к области обработки и распознавания радиосигналов, в частности к распознаванию вида и параметров манипуляции радиосигналов, и может быть использовано в радиотехнических устройствах для распознавания амплитудной, амплитудно-фазовой, фазовой и частотной манипуляции радиосигналов.

Уровень техники

Известен способ распознавания сигналов с фазовой манипуляцией в условиях многолучевого распространения [RU 2274956, дата публикации 20.04.2006 г.], в котором принятый радиосигнал оцифровывают, определяют значение тактовой и несущей частоты, формируют синфазную и квадратурную составляющую, выделяют отсчеты выборки синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала, взятые в отсчетные моменты времени, определяемые значением тактовой частоты. После чего корректируют отсчеты выборки синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала в комплексном виде, используя градиентный алгоритм настройки коэффициентов корректора. Затем выборку оценок разбивают на заданное число кластеров, равное позиционности распознаваемых сигналов, и вычисляют значения функционала ошибки кластеризации, сравнивают полученные значения и принимают решение о принадлежности к классу по минимуму значения функционала ошибки.

Недостатком данного способа является необходимость высокоточной оценки тактовой и несущей частоты и применимость данного способа только для радиосигналов с фазовой манипуляцией.

Также известно устройство для распознавания радиосигналов [RU 2368075, опубликовано 20.09.2009 г.], состоящее из частотного и амплитудного детекторов, блока клиппирования, блоков сравнения, преобразователей аналог-код, блока логической обработки и устройств свертки спектра входного радиосигнала, которое обеспечивает распознавание различных видов модуляции и манипуляции радиосигналов.

Недостатком работы данного устройства является необходимость высокоточной синхронизации по несущей частоте на этапе детектирования для обеспечения эффективного распознавания радиосигналов.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению по максимальному количеству сходных признаков является известный способ и устройство для классификации типа модуляции в условиях многолучевого распространения [US 20100098193, Pub. Date: 22.04.2010, APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING MODULATIONS IN MILTIPATH ENVIRONMENTS], заключающийся в том, что принятый аналоговый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по уровню, формируют синфазную и квадратурную составляющие оцифрованных отсчетов сигнала, по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала рассчитывают кумулянты С₄₀, $${С}_{21}^2$$

и признак классификации $$\left|\frac{{С}_{40}}{{С}_{21}^2}\right|$$

, по максимальному радиусу флуктуации которого производят определение типа манипуляции путем сравнения с пороговым значением Т. Данный способ и устройство позволяют различать сигналы с одночастотной модуляцией (single carrier - SC) от сигналов с многочастотной модуляцией (orthogonal frequency division multiplexing - OFDM).

Рассмотренный способ и устройство для классификации типа модуляции в условиях многолучевого распространения принят за прототип.

Данный способ не требует высокоточной синхронизации по несущей частоте, но позволяет распознавать только два класса сигналов - с одночастотной модуляцией и многочастотной модуляцией, что не позволяет достигнуть указанного ниже технического результата при использовании прототипа.

Раскрытие изобретения

В основу изобретения положена задача, заключающаяся в создании способа и устройства автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов, лишенных вышеизложенных недостатков, и в которых обеспечивается расширение класса распознаваемых сигналов с цифровой модуляцией в условиях отсутствия высокоточной синхронизации по несущей частоте радиосигнала.

Указанный технический результат достигается тем, что в известном способе классификации типов модуляции в условиях многолучевого распространения, заключающегося в том, что принятый аналоговый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по уровню, формируют синфазную и квадратурную составляющие оцифрованных отсчетов сигнала, по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала рассчитывают кумулянты С₄₀, $${С}_{21}^2$$

и признак классификации $$\left|\frac{{С}_{40}}{{С}_{21}^2}\right|$$

, по максимальному радиусу флуктуации которого производят определение типа манипуляции путем сравнения с пороговым значением Т, после формирования синфазной и квадратурной составляющей оцифрованных отсчетов сигнала, по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала рассчитывают кумулянты С₄₀, С₂₀, С₂₂, значения которых подаются на предварительно обученную методом обратного распространения ошибки по значениям кумулянтов С₄₀, С₂₀, С₂₂ сигналов обучающей выборки нейронную сеть типа многослойный персептрон, которая в автоматическом режиме распознает сигналы с амплитудной (AM), амплитудно-фазовой (КАМ), фазовой (ФМ) и частотной (ЧМ) манипуляцией.

Заявленный способ реализуется в виде заявляемого устройства автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов, в котором, в отличие от известного, содержащего последовательно соединенные антенну, аналого-цифровой преобразователь (АЦП), обеспечивающий дискретизацию по времени и квантование по уровню радиосигнала, блок формирования синфазной и квадратурной составляющей сигнала (БРС), блок расчета кумулянтов (БРК), обеспечивающий расчет по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала кумулянтов С₄₀ и $${С}_{21}^2$$

, блок расчета признака классификации $$\left|\frac{{С}_{40}}{{С}_{21}^2}\right|$$

(БРПК), контурный фильтр (КФ), блок расчета максимального радиуса флуктуации признака классификации $$\left|\frac{{С}_{40}}{{С}_{21}^2}\right|$$

(БРМР), блок порогового сравнения (БПС), на выходе которого формируется решение о виде модуляции, после прохождения сигнала через БРС, в БРК производится расчет значений кумулянтов С₄₀, С₂₀ и С₂₂, а вместо БРПК, КФ, БРМР и БПС, вводится блок нейронной сети (БНС), обеспечивающий определение типа манипуляции сигнала, состоящий из i-ячеек входного слоя, j-ячеек промежуточного слоя, k-ячеек выходного слоя, причем каждая ячейка предыдущего слоя соединена весовой связью с каждой ячейкой последующего, каждая ячейка слоев БНС состоит из последовательно соединенных сумматора и нелинейного преобразователя, выход каждой ячейки выходного слоя является индикатором типа манипуляции и соединен с логическим устройством МАХ, обеспечивающим сравнение значений сигналов ячеек выходного слоя и выдачу на выход БНС опознавательного сигнала, соответствующего найденному типу манипуляции.

Благодаря введению в известный способ и устройство совокупности существенных отличительных признаков, заявляемый способ позволяет расширить класс распознаваемых сигналов с цифровой модуляцией в условиях отсутствия высокоточной синхронизации по несущей частоте радиосигнала.

Данный технический эффект достигается за счет использования новых параметров сигнала (кумулянтов С₂₀ и С₂₂) в качестве признаков распознавания и применения для принятия решения предварительно обученной нейронной сети типа многослойный персептрон, которая показывает высокую эффективность построения многомерных разделяющих поверхностей. В соответствии со следствием из теоремы Колмогорова-Арнольда-Хехт-Нильсена любую многомерную функцию нескольких переменных можно представить с помощью двухслойной нейронной сети с прямыми полными связями фиксированной размерности [Hecht-Nielsen R. Kolmogorov's Mapping Neural Network Existence Theorem // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, 1987, Vol.3, pp.11-13].

Краткое описание чертежей

Для лучшего понимания заявленного изобретения далее приводится его подробное описание с соответствующими чертежами.

Фиг.1 - схема устройства автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов.

Фиг.2 - схема блока нейронной сети.

Фиг.3 - схема ячейки нейронной сети.

Осуществление изобретения

Заявленный способ автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов заключается в последовательном выполнении следующих действий:

1. Принятый аналоговый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по уровню.

2. Формируют синфазную и квадратурную составляющие оцифрованных отсчетов сигнала.

3. По значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала рассчитывают кумулянты С₄₀, С₂₀, С₂₂:

$${С}_{\mathrm{4,0}}={Е}_{\mathrm{4,0}}-3\cdot {\left({Е}_{\mathrm{2,0}}\right)}^2$$

,

С_2,0=Е_2,0,

$${С}_{\mathrm{2,2}}={Е}_{\mathrm{2,2}}-{\left({Е}_{\mathrm{2,0}}\right)}^2-2{\left({Е}_{\mathrm{1,1}}\right)}^2$$

,

где $${Е}_{a,b}=\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{k=1}^N\left(x_k^a\cdot {({\overline{x}}_k)}^b\right)}$$

- совместный момент порядка а+b; х и $$\overline{x}$$

- синфазная и квадратурная составляющие сигнала; N - количество отсчетов сигнала.

4. Значения рассчитанных кумулянтов $${\tilde{N}}_{40}$$

, $${\tilde{N}}_{20}$$

, $${\tilde{N}}_{22}$$

и принятого сигнала подаются на предварительно обученную методом обратного распространения ошибки по значениям кумулянтов $${\tilde{N}}_{40}$$

, $${\tilde{N}}_{20}$$

, $${\tilde{N}}_{22}$$

сигналов обучающей выборки нейронную сеть типа многослойный персептрон.

5. Нейронная сеть в автоматическом режиме распознает сигналы с амплитудной (AM), амплитудно-фазовой (КАМ), фазовой (ФМ) и частотной (ЧМ) манипуляцией и выдает на выход соответствующее значение.

Предварительное обучение нейронной сети осуществляется с использованием метода обратного распространения ошибки в следующей последовательности.

Формируется обучающая выборка, состоящая из N сигналов с AM, КАМ, ФМ и ЧМ вида Х_i⇒Т_j, где X_i - i-й сигнал обучающей выборки, Т_j - тип манипуляции данного сигнала, i=1…N, j=1…M, M - количество типов манипуляции сигналов в обучающей выборке (количество нейронов выходного слоя нейронной сети).

По данным обучающей выборки производится обучение нейронной сети по критерию малости ошибки выходного слоя. Настраиваемыми параметрами нейронной сети являются весовые связи ее ячеек.

По результатам обучения, при подаче на вход сигнала с модуляцией Т_j, на выходе ячейки j выходного слоя нейронной сети формируется значение, равное 1, а на всех остальных 0.

Заявленное устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов работает следующим образом.

Схема устройства автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов представлена на Фиг.1.

Принимаемый на антенну 1 радиосигнал, тип модуляции которого необходимо определить, поступает на АЦП 2, где дискретизируется по времени и квантуется по уровню. Далее с выхода АЦП 2 оцифрованный сигнал поступает на вход БРС 3, где формируется синфазная I и квадратурная Q составляющие сигнала, которые с выхода БРС 3 поступают на вход БРК 4. В блоке БРК 4 производится расчет значений кумулянтов С₄₀, С₂₀, С₂₂ по n-отсчетам синфазной и квадратурной составляющих сигнала. Значения кумулянтов С₄₀, С₂₀, С₂₂ с выхода БРК 4 поступают на вход БНС 5.

БНС 5 представляет собой i-ячеек входного слоя 6, j-ячеек промежуточного слоя 7, k-ячеек выходного слоя 8 и логического устройства МАХ 11. Каждая ячейка предыдущего слоя БНС 5 соединена весовой связью с каждой ячейкой последующего слоя. Значения весов связей ячеек слоев 6, 7 и 8 определяются в процессе предварительного обучения. Каждая ячейка слоя 6, 7 и 8 состоит из последовательно соединенных сумматора 9 и нелинейного преобразователя 10. Нелинейный преобразователь 10 реализует функцию типа сигмоиды. На каждую ячейку входного слоя 6 поступают значения кумулянтов С₄₀, С₂₀, С₂₂ в виде сигналов соответствующего уровня (амплитуды), которые складываются в сумматоре 9 с соответствующими весами, полученный сигнал с выхода сумматора 9 поступает на нелинейный преобразователь 10, с которого полученный после преобразования сигнал поступает на вход каждой ячейки промежуточного слоя 7. Преобразование сигналов в ячейках слоя 7 и 8 аналогично преобразованию в ячейках слоя 6, за исключением того, что сигнал с выхода каждой ячейки выходного слоя 8 поступает на логическое устройство МАХ 11.

Логическое устройство МАХ 11 сравнивает сигналы с выходов ячеек выходного слоя 8. Каждая ячейка выходного слоя 8 соответствует определенному типу манипуляции. На выходе логического устройства МАХ 11 формируется опознавательный сигнал, соответствующий тому типу манипуляции, с ячейки которого поступил максимальный сигнал.

Преимущество изобретения состоит в том, что по сравнению с прототипом заявленный способ и устройство позволяет решать задачу автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов в условиях отсутствия высокоточной синхронизации по несущей частоте для более широкого класса типов манипуляции. Заявляемые способ и устройство позволяют распознавать различные виды одночастотной манипуляции (AM, КАМ, ФМ и ЧМ) с вероятностью не ниже 0.8 при отношении сигнал/шум не хуже 12 дБ и отсутствия высокоточной синхронизации по несущей частоте.

Claims (2)

1. Способ автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов, заключающийся в том, что принятый аналоговый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по уровню, формируют синфазную и квадратурную составляющие оцифрованных отсчетов сигнала, по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала рассчитывают кумулянты, по значениям которых производят определение типа манипуляции, отличающийся тем, что по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала рассчитывают кумулянты C₄₀, C₂₀, C₂₂, значения которых подаются на предварительно обученную методом обратного распространения ошибки по значениям кумулянтов C₄₀, C₂₀, C₂₂, сигналов обучающей выборки нейронную сеть типа многослойный персептрон, которая в автоматическом режиме распознает сигналы с амплитудной (АМ), амплитудно-фазовой (КАМ), фазовой (ФМ) и частотной (ЧМ) манипуляцией.

2. Устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов, содержащее последовательно соединенные, антенну, аналого-цифровой преобразователь (АЦП), обеспечивающий дискретизацию по времени и квантование по уровню радиосигнала, блок формирования синфазной и квадратурной составляющей сигнала (БРС), блок расчета кумулянтов (БРК), обеспечивающий расчет по значениям синфазной и квадратурной составляющей n-отсчетов сигнала кумулянтов, отличающийся тем, что в БРК производится расчет значений кумулянтов C₄₀, C₂₀ и C₂₂, и наличием блока нейронной сети (БНС), обеспечивающего определение типа манипуляции сигнала, состоящего из i-ячеек входного слоя, j-ячеек промежуточного слоя, k-ячеек выходного слоя, причем каждая ячейка предыдущего слоя соединена весовой связью с каждой ячейкой последующего, каждая ячейка слоев БНС состоит из последовательно соединенных сумматора и нелинейного преобразователя, выход каждой ячейки выходного слоя является индикатором типа манипуляции и соединен с логическим устройством МАХ, обеспечивающим сравнение значений сигналов ячеек выходного слоя и выдачу на выход БНС опознавательного сигнала, соответствующего найденному типу манипуляции.

Images