摘要:首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法,探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上, 提出了基于神经网络的识别方法。神经网络(NN)在进行信号识别时,主要是依据谱峰位置的不同,小波变换在这里则相当于一个数学显微镜,反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络,即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。
关键词:BP神经网络;Morlet小波;决策理论;Hilbert变换
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)32-9050-02
Wireless Signal Simulation Algorithm for Automatic Identification
ZHANG Meng
(Purchasing, China Railway Communication Co., Ltd., Beijing 100140, China)
Abstract: We have firstly discussed the modulation distinguishing method based on rational budgeting theory through the method of comparing Tine-Frequency analysis of the analysis signals formed by Hibert Transform . And on the basic of analyzing the fault of this method ,we put forward the distinguishing method based on NN. When NN is distinguishing signals, it mainly depends on the different positions of peak. Wavelet Transform here equals a mathematic microscope .it reflects the inexorable links between the signal categories and the positions of peak. Taking advantage Wavelet Transform and the simple three-layer BP NN, the more accurate Time-Frequency characteristics of signals to be distinguishing can be drawn.
Keywords: BP ANN; Morlet Wavelet; BudgetingTheory; Hibert Transform
在军事电子对抗等多方面的重要应用,通信信号调制的自动识别分类问题也相继发展起来。无线电信号调制实识别就是要判断截获信号的调制种类。为此,需要事先对其特征进行选定,并确定它们与相应调制种类相联系的取值范围,然后再对信号进行特征测量,并根据测量结果对信号的调制进行分类判决。
如果把无线电信号的调制识别与分类视为一种模式识别问题,那末,从模式识别理论来看,模式分类是模式识别的一个子系统。因此,在模式识别理论框架下,无线电信号的调制识别是一个总体概念。而调制分类则只是调制识别的一个分支[1]。
1 基于决策理论的模拟调制方式识别方法
此算法主要实现区分AM、FM、DSB、LSB、USB、VSB、AM-FM等七种调制样式,所分析的对象序列s(n)是由接收机中频输出并经过采样得到的,这样s(n)的采样频率和载频都已知,分别记做Fs和Fc。算法分两个步骤:
第一步,根据信号的包络特征将AM、USB、LSB与FM区分开,因为前三种信号的包络不为恒定值,而FM的包络理论上是恒定值(实际中接近恒定)。因而可以从中提取一个特征参数R。参数R反映了零中心归一化包络的功率谱特征,FM的零中心归一化包络接近零,因其参数R应远远小于前三种信号。实际中若R<6,则判为FM信号,反之判为前三种。
第二步,根据信号频谱的对称性,将AM与USB与LSB区分开,因为AM的单边频谱关于载频是近似对称的,USB和LSB的单边频谱对于载频来说分别只有上边频和下边频。因而可以从中提取另一个特征参数 。理论上,由于AM的上下边频对称,所以AM的P接近零,而LSB和USB的P分别接近1和-1。实际中若|P|< 0.5,判为AM信号,若P>0.5,判为LSB,P<-0.5,则判为USB。
第三步,零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差:σap 。
σap由下式定义:
(1)
式中,at是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平,c是在全部取样数据Ns中属于非弱信号值的个数,?准NL(i)是经零中心化处理后瞬时相位的非线性分量,在载波完全同步时,有:?准NL(i)= φ(i)-φ0
式中:,φ(i)为瞬时相位。用σap来区分是DSB信号还是AM-FM信号。
第四步,零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差:σdp。
σdp由下式定义:
(2)
σdp主要用来区别不含直接相位信息的AM、VSB信号类和含直接相位信息的DSB、LSB、USB、AM-FM信号类,其判决门限设为t(σdp) 。
2 决策论方法的改进
前面介绍的基于决策理论的模拟调制方式识别方法存在缺陷针对上述问题,人们又提出了基于神经网络(NN)的识别方法。
2.1 BP网络作为分类器的模拟调制方式识别方法
该算法用基于有监督训练的神经网络模型BP网络作为分类器,用BP模型多层感知网络与反向传播学习算法相结合,通过不断比较网络的实际输出与指定期望输出间的差异来不断的调整权值,直到全局(或局部)输出差异极小值,不难想象该神经网络对模型细节中的诸多问题均有良好效果。
基于NN的模拟信号调制识别框图[2]如图1所示,该NN采用三层结构即,1个输入层,1个输出层,1个中间层。中间层可采用多层。但由于受到计算复杂性的限制,目前采用单层或双层中间层的NN比较多见。本图中间层采用单层25个节点,输入层和输出层的节点数取决于信号特征参数的个数和信号的分类数,因而分别为4和7。
神经网络具有信息分布式存储、大规模自适应并行处理和高度容错特性,适用于模式识别的基础。其学习能力和容错特性对不确定性模式识别具有独到之处[3]。通信信号在传播过程中受到信道噪声的污染,接受到的信号是时变的、非稳定的,而小波变换特别适用于非稳定信号的分析,其作为一种信息提取的工具已得到较广泛的应用。小波变换具有时频局部性和变焦特性,而神经网络具有自学习、自适应、鲁棒性、容错性和推广能力,两者优势的结合可以得到良好的信号模式自动识别特性,从而形成各种处理方法。
2.2 基于小波的特征提取和识别方法
小波特别适用于非稳定信号的分析,作为一种特征提取的工具已得到较为广泛的应用。小波的重要特点是它能够提供一个信号局部化的频域信息。小波变换能够将各种交织在一起的不同频率组成的混合信号分解成不同频率的块信号,它对不同的时间和频率有不同的解释,因此,对调制信号进行小波分解,得到不同水平下的细节信息,这些信息对于不同类别的调制信号来说是有差别的[4]。
在实际应用中,小波变换常用的定义有下列两种:
(3)
(4)
式中,星号*表示共轭。式(3)表示小波变换是输入信号想x(t)和小波函数φα, τ(t)的相关积分;式(4)用卷积代替了相关积分。两种定义在本质上是一致的。本为采用后者。
将式(4)中的τ和t离散化,即令τ=kTs,及t=iTs,得连续小波变换公式(4)的离散形式,又称小波系数:
(5)
Morlet小波是一种单频复正弦调制高斯波,也是最常用的复值小波。其实、频两域都具有很好的局部性,它的时域形式如下:
(6)
虽然信号特征有很多种,神经网络在进行信号识别时,主要是依据谱峰位置的不同,因此提取信号特征主要任务就是寻找信号类别与谱峰位置间的必然联系。而小波变换在这里则相当于一个数学显微镜,通过它,可以详细了解各类信号在不同低频段上的频谱构成。
整个系统在PC机上进行仿真,采用Windows2000操作系统和Matlab6.1和Cool Edit2.0进行声音录制。
在仿真中,采用44K的采样率,录制了一段歌声和一段笑声,用Matlab生成22K的正弦载波,并根据第二章的各调制样式的定义,生成了各个仿真的调制波形。并转化成.wav文件录在电脑中。
3 结束语
本文仅限于理论理论研究,用MatLab仿真实现,没有用DSP芯片等物理电路实现,仅为实际实现提供理论指导。
参考文献:
[1] 罗利春.无线电侦察信号分析与处理[M].北京:国防工业出版社,2003.
[2] 杨小牛,楼才义,徐建良.软件无线电原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2001.
[3] 赵林明,胡浩云,魏德华.多层前向人工神经网络[M].郑州:黄河水利出版社,1999:23-38.
[4] 彭玉华.小波变换与工程应用[M].北京:科学出版社,1999:16-20.
