Способ распознавания сигналов с фазовой манипуляцией в условиях многолучевого распространения

Изобретение относится к способам распознавания радиосигналов, в частности к способам распознавания вида и параметров модуляции радиосигналов. Достигаемым техническим результатом является повышение вероятности правильного распознавания в условиях многолучевости. Для этого при распознавании принятый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по уровню. Определяют значение несущей и тактовой частот сигнала и формируют синфазную и квадратурную составляющие радиосигнала. Затем их фильтруют и 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. 4 з.п. ф-лы. 9 ил.

 

Изобретение относится к распознаванию образов, а именно к способам распознавания радиосигналов, в частности к способам распознавания вида и параметров модуляции радиосигналов. Способ может быть использован в автоматизированных технических средствах распознавания сигналов в условиях многолучевого распространения радиоволн, воздействия шумов и помех.

Заявленное техническое решение расширяет арсенал средств аналогичного назначения.

Известен способ распознавания сигналов [Омельченко В.А. Распознавание сигналов по спектру мощности в оптимальном базисе Карунена-Лоева. - Известия ВУЗов MB и ССО СССР. Сер. Радиоэлектроника, 1980, №12, с.11-18], в котором вычисляют спектр мощности сигнала, затем выполняют преобразование Карунена-Лоэва, на основе полученных признаков сначала производят селекцию сигналов на полезные и мешающие, и в случае наличия полезного сигнала выполняют его отнесение к одному из эталонных классов.

Недостатком данного способа является низкая вероятность правильного распознавания сигналов, имеющих похожие спектры, что обусловливается низкой контрастностью признаков, сформированных по данному способу при распознавании таких сигналов.

Также известен способ распознавания сигналов с фазовой манипуляцией (ФМ) по методу высших гармоник, в котором производят возведение сигнала в различные степени, выполняют разложение в базис Фурье и принимают решение по наличию и уровням спектральных компонент на частотах, равных частотах, равных несущей частоте сигнала, умноженной на степень преобразования. [В.И.Дикарев. Методы и технические решения приема и обработки сигналов. -СПб.: ВИКУ им. Можайского, 2000. - 533 с.].

К достоинствам данного способа можно отнести относительно малые вычислительные затраты, ориентированность на реализацию с помощью вычислительной техники и возможность автоматического принятия решения. Недостатком данного способа является низкая вероятность распознавания, обуславливаемая нелинейностью преобразования над сигналом и шумовыми составляющими и их взаимной интерференцией, а также девиацией несущей частоты в результате многолучевого распространения. Кроме того, наличие помех и низкое соотношение сигнал/шум также существенно ограничивают область применения данного способа.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению является известный способ [Авторское свидетельство СССР №832731. Способ адаптивной обработки дискретных сигналов и устройство для его осуществления, опублик. 23.05.1981 г.], заключающиеся в том, что принятый сигнал автоматически регулируют по уровню, фильтруют, фазовращают, преобразуют в цифру, адаптивно корректируют, демодулируют, принимают решение о принятом сигнале.

Данный способ потенциально обладает помехоустойчивостью, что обусловлено использованием адаптивной коррекции.

Однако недостатком прототипа является несходимость алгоритма коррекции и, как следствие, низкая вероятность правильного решения о принятом сигнале в условиях многолучевого распространения при отсутствии информации о структуре принимаемого сигнала.

Целью заявленного технического решения является разработка автоматического способа распознавания сигналов с фазовой манипуляцией в условиях многолучевого распространения, обеспечивающего повышение вероятности правильного распознавания в условиях многолучевости, обуславливающего в качестве основных мешающих воздействий межсимвольную интерференцию и замирания, за счет прецизионного оценивания значений отклонения фазы радиосигнала от линейного закона и автоматизации процедуры принятия решения.

Поставленная цель достигается тем, что в известном способе, заключающемся в том, что принимают аналоговый сигнал, дискретизируют его по времени и квантуют по уровню, из квантованных отсчетов формируют синфазную и квадратурную составляющие сигнала, корректируют их и принимают решение о принадлежности сигнала, дополнительно по выборке из m квантованных отсчетов входного сигнала определяют значения несущей и тактовой частот, задают пороговые значения дисперсии ошибки σ_пор({ξ_A}) огибающей сигнала, а корректировку синфазной и квадратурной составляющих выполняют в комплексном виде с использованием градиентного алгоритма настройки коэффициентов коррекции. При этом коррекцию продолжают до тех пор, пока дисперсия ошибки σ({ξ_A}) не станет менее заданного порогового значения или не перестанет уменьшаться.

Затем на основе скорректированных отсчетов синфазной и квадратурной составляющих сигнала вычисляют значения отклонения фазы радиосигнала от линейного закона в отсчетные моменты времени по формуле

где ω₀ - несущая частота сигнала

Далее по полученным оценкам отклонения фазы принимают решение, для чего выборку оценок разбивают на заданное число кластеров, равное позиционности распознаваемых сигналов, по методу К внутригрупповых средних и вычисляют значения функционала ошибки кластеризации. Далее сравнивают полученные значения и принимают решение о принадлежности к классу по минимуму значения функционала ошибки.

Для настройки коэффициентов коррекции применяют посимвольную процедуру, определяемую методом стохастического градиентного обновления. Коэффициенты обновляются согласно выражению

где С_n(k) - коэффициенты, компенсирующие канальное искажение,

ξ_A - ошибка оценки огибающей,

Δ - коэффициент адаптации.

Ошибку оценки огибающей радиосигнала в отсчетные моменты времени вычисляют по формуле

где Х_n и - текущие значения синфазной и квадратурной составляющих принимаемого сигнала на соответствующем тактовом интервале,

и - текущие эталонные значения синфазной и квадратурной составляющих принимаемого сигнала на соответствующем тактовом интервале.

Пороговое значение дисперсии ошибки σ_пор({ξ_A}) задают из соотношения

где R_min - расстояние между эталонными точками сигнального созвездия распознаваемого сигнала максимальной позиционности.

Значение функционала ошибки кластеризации вычисляют по формуле

где N - количество кластеров разбиения,

- оценка параметра,

λ_z - ожидаемый центр кластера,

σ_z ² - дисперсия ошибки, определяющая собой доверительную область.

Число выборок квантованных отсчетов m синфазной и квадратурной составляющих выбирают в пределах m=100-10000.

Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе снижают влияние межсимвольной интерференции и замираний на вероятность распознавания фазоманипулированных сигналов различной позиционности за счет совместного использования процедур адаптивной коррекции и кластеризации при оценивании в качестве признаков, используемых для распознавания, номиналов и количества дискретных значений отклонения фазы радиосигнала от линейного закона в отсчетные моменты времени, что позволяет обеспечить необходимую контрастность признака в условиях многолучевости, а следовательно, повысить вероятность правильного распознавания. Кроме того, использование функционала ошибки кластеризации обеспечивает автоматическое принятие решения.

Все это в совокупности позволяет отказаться от применения различных эталонных описаний, повысить вероятность распознавания в сложной сигнально-помеховой обстановке и многолучевом распространении радиоволн, автоматизировать процедуру принятия решения.

Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественных всем признакам заявленного технического решения, отсутствуют, что указывает на соответствие заявленного способа условию патентоспособности "новизна". Результаты поиска известных решений в данной и смежной областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличными от прототипа признаками заявленного объекта, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из уровня техники также не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения преобразований на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности "изобретательский уровень".

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

Фиг.1. Обобщенная структурная схема распознавания.

Фиг.2. "Сигнальные созвездия" фазоманипулированных сигналов различной позиционности.

Фиг.3. Рисунки, поясняющие свойство контрастности номиналов и количества значений отклонения фазы радиосигнала от линейного закона в отсчетные моменты времени, используемые в качестве признака для распознавания фазоманипулированных сигналов различной позиционности на основе типового распределения оценок фазы.

Фиг.4. Структурная схема, иллюстрирующая процесс распознавания сигналов с фазовой манипуляцией различной позиционности в условиях многолучевости по предлагаемому способу.

Фиг.5. Рисунки, поясняющие процесс формирования признаков и принятия решения.

Фиг.6. График зависимости дисперсии оценки отклонения фазы радиосигнала от линейного закона в отсчетные моменты времени от длительности анализируемой последовательности и отношения сигнал/шум и степени поражения сигнала межсимвольной интерференцией.

Фиг.7. Рисунки, поясняющие процесс принятия решения с использованием процедур кластеризации и вычислением функционала ошибки на примере сигнала ФМ8.

Фиг.8. Оценка вероятности правильного распознавания сигналов с фазовой манипуляцией различной позиционности предлагаемым способом от ОСШ при различной степени поражения сигнала МСИ.

Фиг.9. Сравнительная оценка вероятности правильного распознавания предлагаемым способом и способом-прототипом от ОСШ в условиях однолучевого и многолучевого распространения.

Заявленный способ может быть реализован следующим образом.

Распознавание радиосигналов базируется на теории распознавания образов [Дж. Ту, Р. Гонсалес. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. - М: Мир, 1978. 411 с.] и представляет собой отнесение исследуемого радиосигнала, задаваемого в виде совокупности наблюдений, к одному из классов.

Процесс распознавания в общем случае включает в себя следующие процедуры (фиг.1): формирование признаков распознавания, сравнение полученных значений признаков с эталонами или пороговыми значениями и принятие решения об отнесении к классу. Важнейшей особенностью реальных задач распознавания радиосигналов является то, что наблюдения S(t) неизбежно подвержены случайным возмущениям. В то же время различные признаки по-разному искажаются под воздействием дестабилизирующих факторов. Из этого можно сделать вывод о том, что для повышения вероятности правильного распознавания радиосигналов необходимо, чтобы признаки распознавания были контрастными в условиях решения задачи, т.е. слабо зависели от влияния помех и шумов.

Наиболее общим и обоснованным подходом к распознаванию таких видов сигналов является измерение количества и номиналов дискретных значений манипулируемых параметров [Наукович А.Н, Довгий А.В. Методы формирования признаков при решении задачи распознавания радиосигналов по виду модуляции. В сб.: Тезисы докладов конгресса "Фундаментальные проблемы естествознания и техники". - СПб:, 2002, т.4]. Целесообразность данного подхода объясняется высокой контрастностью признакового пространства относительно классов распознаваемых сигналов. Для фазоманипулированных сигналов таким параметром является отклонение фазы радиосигнала от линейного закона, снимаемые в отсчетные моменты времени. Значения отсчетов отклонения фазы радиосигнала в отсутствии мешающих воздействий плотно группируются вокруг истинных значений, образуя сигнальное созвездие. Именно это сигнальное созвездие и является уникальным для распознаваемых классов сигналов (фиг.2.).

При воздействии аддитивных шумов и отсутствии других мешающих воздействий в распределении оценок значений сигнального созвездия всегда присутствуют выраженные пики в области их эталонных значений (фиг.3а). В результате искажений, вызванных многолучевым распространением, вместо одной точки сигнального созвездия появляется несколько расположенных рядом центров "рассеяния". Это объясняется преобладанием одного из лучей и интерференцией его с другими лучами на случайных отрезках анализируемого радиосигнала. Присутствующие сглаженные пики закона распределения отсчетов отклонения фазы (фиг.3б) вовсе не обязательно имеют максимум в области эталонных значений сигнальных точек, что соответственно существенно снижает вероятность распознавания радиосигналов в таких условиях.

Таким образом, при распознавании ФМ сигналов различной позиционности в условиях многолучевости возникает необходимость решения задачи оценки количества и номиналов такого параметра как отклонение фазы радиосигнала от линейного закона в условиях многолучевого распространения, обуславливающего в качестве мешающих факторов наличие замираний и МСИ.

Суть предлагаемого способа заключается в следующем (фиг.4).

При распознавании принятый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по уровню.

После чего формируют признаки, по которым производится отнесение радиосигнала к классам фазоманипулированных сигналов различной позиционности (фиг.5).

Для этого выбирают интервал из m выборок квантованных отсчетов и определяют значение несущей и тактовой частот сигнала [Григорьев В.А. Синхронизация в радиоэлектронных системах. - Л.: ВАС, 1983, 78 с.]. Далее формируют синфазную и квадратурную составляющие радиосигнала, используя преобразование Гильберта (ПГ).

Затем осуществляют низкочастотную фильтрацию (ФНЧ) синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала с частотой фильтрации не менее тактовой частоты. Из отфильтрованных реализаций выделяют совокупность отсчетов выборки синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала, взятые в отсчетные моменты времени, определяемые значением тактовой частоты сигнала (фиг.5).

Далее корректируют выделенные отсчеты выборки синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала в комплексном виде, для чего используют градиентный алгоритм настройки коэффициентов коррекции, основанный на минимизации среднеквадратического отклонения ошибки оценивания положения вектора сигнала, определяемого значениями синфазной и квадратурной составляющих в отсчетные моменты времени. Для настройки коэффициентов корректора применяют посимвольную процедуру, определяемую методом стохастического градиентного обновления. Коэффициенты обновляются согласно соотношению

где С_n(k) - коэффициенты, компенсирующие канальное искажение, e_A - ошибка оценки огибающей, Δ - коэффициент адаптации.

Коэффициент адаптации целесообразно выбирать в пределах [0,01...0,1] в зависимости от степени искажений: чем больше искажения, тем меньше значение коэффициента адаптации.

Сходимость данной процедуры обеспечивается благодаря тому, что средний квадрат ошибки является квадратичной функцией от подбираемых коэффициентов и представляет собой N-мерный параболоид [В.Уидроу, М. Е.Хофф "Adaptive switching circuit". IRE WESCON Conv., pt.4, pp.96-104, Aug. 1960].

Однако воспользоваться данной процедурой напрямую не представляется возможным, т.к. неизвестно какой набор значений и в какой последовательности может принимать передаваемый сигнал на тактовом интервале. Вариантом для настройки коэффициентов, компенсирующих канальное искажение, может служить использование свойства постоянства огибающей радиосигналов с фазовой манипуляцией. Таким образом, вместо градиента среднего квадрата ошибки в известной процедуре стохастического обновления используют ошибку оценки огибающей радиосигнала в отсчетные моменты времени:

Коррекцию продолжают до тех пор, пока дисперсия ошибки σ({ξ_А}) не станет менее заданного порогового значения или не перестанет уменьшаться (фиг.6). Пороговое значение дисперсии ошибки σ_пор({ξ_А}) задают из соотношения

Данное соотношение вытекает из требований по вероятности правильного распознавания, обуславливаемого контрастностью признака распознавания: для принятия решения с вероятностью не менее 0,95 необходимо выполнение условия: расстояние между эталонами классов должно быть больше, чем дисперсия оценки признака не менее, чем в 3 раза Данная граница (линия 1) показана на (фиг.6) и характеризует пороговое значение дисперсии оценки, по достижении которого решение о позиционности для сигналов ФМ2, ФМ4, ФМ8 может быть принято с вероятностью не менее 0,95.

Из полученных оценок синфазной и квадратурной составляющих сигнала находят искомые оценки значений манипулируемых параметров, таких как отклонение фазы радиосигнала от линейного закона в отсчетные моменты времени, исходя из выражения

Интерпретировать применение такого функционала можно следующим образом:

при увеличении расстояния от объекта до центра кластера или по мере приближения к границам доверительной области возрастает ошибка, вносимая данным образцом в функционал разбиения при выполнении процедуры кластеризации;

чем меньше точек (в процентном отношении к общему числу содержащихся при разбиении на К кластеров) составляет кластер, тем больше вероятность того, что такой кластер при истинном разбиении не существует.

Из разбиения определяют количество и номиналы дискретных значений принимаемых фазой радиосигнала в отсчетные моменты времени.

На заключительном этапе принимают решение (фиг.5). Решением считают разбиение, соответствующее минимальному значению предложенного функционала.

Анализ применения такой процедуры принятия решения показывает высокую вероятность принятия правильного решения. Также установлено, что применение предложенного функционала обеспечивает принятие решения при влиянии некоторой остаточной степени поражения сигнала МСИ, что дает возможность принимать решение с требуемой вероятностью на меньших длительностях анализируемой реализации при совместном использовании процедур коррекции и кластеризации (фиг.7).

Таким образом, конструктивное решение задачи в условиях многолучевости становится возможным за счет использования в качестве признаков координат точек сигнального созвездия и применения для выделения признаков методов адаптивной коррекции и многопараметрической оптимизации, а также кластерного анализа для автоматизации процедуры принятия решения.

Для анализа эффективности разработанного алгоритма распознавания радиосигналов проведено имитационное моделирование по методу статистических испытаний Монте-Карло. В качестве показателя эффективности разработанного алгоритма была выбрана вероятность правильного распознавания Рпр.расп. Зависимость вероятности правильного распознавания фазоманипулированных сигналов различной позиционности от ОСШ при различной степени поражения МСИ представлена на (фиг.8).

Сравнивая эффективность предлагаемого способа со способом-прототипом, можно сделать следующие выводы:

при принятии решений о сигнале в условиях однолучевого распространения результаты приблизительно одинаковы и зависят только от отношения сигнал/шум, это подтверждает также тот факт, что используемые в этих способах признаки одинаковы (фиг.9а);

при многолучевом распространении возможности способа-прототипа резко снижаются, а предложенный способ продолжает обеспечивать вероятность правильного распознавания практически такую же, как и в условиях однолучевого распространения, что свидетельствует о правильности подхода к выделению признаков радиосигнала в условиях многолучевого распространения (фиг.9а).

увеличение длины выборки анализа для способа-прототипа в условиях многолучевого распространения не приводит к существенному улучшению из-за осциллирующего характера лучей на различных участках выборки.

Таким образом, предложенный способ обладает высокой помехоустойчивостью, не требует априорной информации о параметрах сигналов, характеристиках каналов и помех, обеспечивает высокую вероятность правильного распознавания в условиях многолучевого распространения. Его применение позволит распознавать радиосигналы с фазовой манипуляцией различной позиционности при ОСШ>15 дБ с вероятностью распознавания 0,95.

Результаты сравнительных расчетов показали, что вероятность принятия правильного решения заявленным способом при многолучевом распространении выше, чем способом-прототипом (фиг.9.), на 10-15%.

1. Способ распознавания сигналов с фазовой манипуляцией, заключающийся в том, что принимают аналоговый сигнал, дискретизируют его по времени и квантуют по уровню, из квантованных отсчетов формируют синфазную и квадратурную составляющие сигнала, корректируют их и принимают решение о принадлежности сигнала, отличающийся тем, что дополнительно по выборке из m квантовых отсчетов входного сигнала определяют значения несущей и тактовой частот, задают пороговое значение дисперсии ошибки σ_пор({ξ_А}) огибающей сигнала, а корректировку синфазной и квадратурной составляющих выполняют в комплексном виде с использованием градиентного алгоритма настройки коэффициентов коррекции, причем коррекцию продолжают до тех пор, пока дисперсия ошибки σ({ξ_А}) не станет менее заданного порогового значения или не перестанет уменьшаться, затем на основе скорректированных отсчетов синфазной и квадратурной составляющих вычисляют значения отклонения фазы радиосигнала от линейного закона в отсчетные моменты времени, после чего по полученным значениям отклонения фазы принимают решение о принадлежности сигнала, для чего выборку оценок разбивают на заданное число кластеров, равное позиционности распознаваемых сигналов, по методу К внутри групповых средних и вычисляют значения функционала ошибки кластеризации, сравнивают их и принимают решение о принадлежности к классу по минимуму значения функционала ошибки.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для настройки коэффициентов коррекции используют ошибку оценки огибающей радиосигнала в отсчетные моменты времени:

где - текущие значения синфазной и квадратурной составляющих принимаемого сигнала на соответствующем тактовом интервале;

- текущие эталонные значения синфазной и квадратурной составляющих принимаемого сигнала на соответствующем тактовом интервале.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что пороговое значение дисперсии ошибки σ_пор({ξ_А}) задают из соотношения:

где R_min - расстояние между эталонными точками сигнального созвездия распознаваемого сигнала максимальной позиционности.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что функционал ошибки вычисляют по формуле

где N - количество кластеров разбиения;

- оценка параметра;

λ_z - ожидаемый центр кластера;

σ_z ² - дисперсия ошибки, определяющая собой доверительную область.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что сигнал дискретизируют с частотой дискретизации ƒ_∂≥8000 Гц, а число отсчетов m выбирают в пределах m=100÷10000.