Способ распознавания радиосигналов



Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов

 


Владельцы патента RU 2423735:

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "ВОЕННАЯ АКАДЕМИЯ СВЯЗИ имени С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации (RU)

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 технических средствах распознавания сигналов в условиях воздействия шумов и помех. Достигаемый технический результат изобретения -повышение оперативности при сохранении требуемой вероятности правильного распознавания за счет предварительного нормирования матриц распределения энергии радиосигналов и использования в качестве элементов векторов признаков средних значений мощности их вейвлет-коэффициентов. Сущность способа заключается в том, что предварительно формируют из дискретизированных и квантованных отсчетов спектральных представлений эталонов распознаваемых классов радиосигналов матрицы распределения энергии, нормируют их и формируют векторы признаков, а при распознавании из дискретизированных и квантованных отсчетов принятого радиосигнала формируют вектор признаков аналогичным эталонам образом. Сравнивают полученные признаки с признаками эталонов и принимают решение об отнесении принятого радиосигнала к одному из эталонов распознаваемых классов. 1 з.п. ф-лы, 10 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 технических средствах распознавания радиосигналов со сложной частотно-временной структурой.

Известен способ распознавания сигналов [Омельченко В.А. Распознавание сигналов по спектру мощности в оптимальном базисе Карунена-Лоэва. - Известия ВУЗов MB и ССО СССР. Сер. Радиоэлектроника, 1980, №12, с.11-18], при котором вычисляют энергетический спектр сигнала, затем выполняют над ним преобразование Карунена-Лоэва и на основе полученных признаков сначала производят селекцию сигналов на полезные и мешающие, а затем в случае полезного сигнала осуществляют его сравнение с имеющимися эталонными классами и отнесение к одному из них.

Недостатком данного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания 1(Вероятность правильного распознавания - относительная частота принятия правильного решения при отнесении принятого радиосигнала к одному из эталонных классов. Событие правильного распознавания является противоположным (дополнительным) к событию ошибочного распознавания (Ррасп=1-Рош) - см. Дж. Ту, Р. Гонсалес. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. - M.: Мир, 1978, - стр.142-152) сигналов, имеющих похожие спектры, что обусловлено слабой контрастностью сформированных признаков распознавания.

Известен способ распознавания радиосигналов на основе сингулярного разложения псевдочастотно-временного распределения (псевдо-ЧВР) Вигнера-Вилле [N. M. Marinovic, G. Eichmann. An expansion of Wigner distribution and its applications. - Proc. IEEE ICASSP-85, 1985, pp.1021-1024], в котором предварительно на основе псевдо-ЧВР Вигнера-Вилле формируют матрицы распределения энергии (РЭ) эталонных радиосигналов, выполняют их спектральное разложение, формируют параметры эталонных радиосигналов, затем принимают распознаваемый радиосигнал, дискретизируют и квантуют его, формируют матрицу распределения энергии принятого радиосигнала, выделяют признаки принятого радиосигнала, сравнивают их с параметрами эталонных радиосигналов и по результатам сравнения идентифицируют принятый радиосигнал.

Недостатком указанного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания радиосигналов сложной частотно-временной структуры, а также радиосигналов при воздействии на них шумов и помех, что обусловлено особенностями используемого для распознавания псевдо-ЧВР Вигнера-Вилле [Коэн Л. Время - частотные распределения. Обзор // ТИИЭР, 1989, т.77, №10. С.72-121]. Снижение вероятности правильного распознавания происходит вследствие появления интерференционного фона и ложных пиков мощности в псевдо-ЧВР Вигнера-Вилле, искажающих реальную картину распределения энергии сигнала в координатах частота - время.

Известен способ распознавания радиосигналов по патенту РФ №2261476 МПК7 G06K 9/00 от 27.09.2005 г. В этом способе предварительно задают эталонные радиосигналы. Затем эталонные радиосигналы дискретизируют, квантуют и выполняют над ними операцию непрерывного вейвлет-преобразования (ВП) с целью получения матрицы РЭ. После чего для каждой матрицы РЭ формируют вектор РЭ. Затем для всех полученных векторов РЭ вычисляют общую ковариационную матрицу. После чего выполняют спектральное разложение матриц РЭ эталонных радиосигналов путем вычисления собственных векторов и собственных значений общей ковариационной матрицы. Затем формируют усеченную матрицу собственных векторов путем выбора собственных векторов общей ковариационной матрицы, соответствующих ее максимальным собственным значениям. При формировании параметров эталонных радиосигналов умножают усеченную матрицу собственных векторов на векторы РЭ эталонных радиосигналов, а в качестве параметров эталонов используются средние значения полученных произведений. После чего принимают распознаваемый радиосигнал, дискретизируют его, квантуют и затем выполняют операцию непрерывного ВП его квантованных отсчетов. Затем из матрицы РЭ формируют вектор РЭ, а для выделения признаков принятого радиосигнала умножают усеченную матрицу собственных векторов на его вектор РЭ. Результаты вычислений принимают в качестве признаков распознавания принятого радиосигнала, которые последовательно сравнивают с параметрами полученных ранее эталонов. Результаты сравнения служат основой для принятия решения о соотнесении распознаваемого радиосигнала к тому или иному классу.

Недостатком рассмотренного способа является относительно низкая оперативность (быстродействие 2 )(Быстродействие - время перехода системы из некоторого начального состояние в требуемое конечное; одна из оценок качества системы - см. Словарь по кибернетике. Киев.: Укр. Сов. Энциклопедия, 1979 г. 623 с. // С.89.)) самого процесса распознавания, обусловленная необходимостью выполнения операций непрерывного ВП, выполнения спектрального разложения матриц РЭ и формирования усеченной матрицы собственных векторов, которые связаны со значительным объемом вычислительных операций.

Наиболее близким аналогом по технической сущности к заявленному является способ распознавания радиосигналов по патенту РФ №2356064 МПК7 G06K 9/00 от 20.05.2009 г. В ближайшем аналоге предварительно задают эталонные радиосигналы. Затем для каждого эталонного радиосигнала формируют его матрицу РЭ. С этой целью эталонные радиосигналы дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового 3(Вейвлет-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., с.106.) ВП 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 матрицу РЭ, причем строками матрицы РЭ каждого эталонного радиосигнала являются ВК, полученные на выходе фильтров. А из матриц РЭ эталонных радиосигналов формируют их векторы признаков путем построчной конкатенации всех ВК сформированных матриц РЭ. После этого принимают распознаваемый радиосигнал, из квантованных отсчетов которого формируют матрицу РЭ и вектор признаков аналогично, как и для эталонных радиосигналов. Идентифицируют принятый радиосигнал путем вычитания по модулю его вектора признаков из векторов признаков каждого из эталонных радиосигналов. Распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, разница векторов признаков с которым минимальна.

Недостатком способа-прототипа является относительно низкая оперативность (быстродействие), вызванная необходимостью отбора малозначимых ВК при формировании вектора признаков и относительно низкая вероятность правильного распознавания при воздействии шумов и помех, что обусловлено неравномерным распределением их мощности по ВК формируемой матрицы РЭ [В.Дьяконов. Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, - 2002. 448 с.].

Целью заявленного технического решения является разработка способа распознавания радиосигналов, обеспечивающего повышение оперативности распознавания при сохранении требуемой вероятности правильного распознавания за счет предварительного нормирования их матриц РЭ, сформированных на основе фреймового ВП, и использования в качестве элементов векторов признаков средних значений мощности ВК, полученных на выходе каждого из фильтров.

Поставленная цель достигается тем, что в способе распознавания радиосигналов предварительно задают L≥2 эталонных радиосигналов. Формируют для каждого l-го эталонного радиосигнала, где l=l, …, L, матрицу РЭ Ml, для чего радиосигнал дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового ВП последовательности его квантованных отчетов с помощью К≥1 фильтров. Причем полосу пропускания ΔФk k-го фильтра, где k=1, …, K, выбирают из условия ΔФk=2(k-1)ΔФ, где ΔФ - ширина полосы пропускания первого фильтра. Затем из ВК l-го эталонного радиосигнала, полученных в каждой k-той полосе частот ΔФk, формируют вектор признаков l-го эталонного радиосигнала. После этого принимают распознаваемый радиосигнал и формируют его вектор признаков аналогично, как и для l-го эталонного радиосигнала, после чего идентифицируют принятый радиосигнал путем сравнения его признаков с признаками эталонных радиосигналов. Причем перед формированием вектора признаков ВК фреймового ВП нормируют относительно его максимального значения, а в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности ВК, полученные на выходе каждого из фильтров. А принятый радиосигнал идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из векторов признаков каждого из L эталонных радиосигналов. Распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, разница векторов признаков с которым минимальна.

Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается снижение количества вычислительных операций при формировании векторов признаков за счет исключения процедур отбора малозначимых ВК, а также выбора в качестве элементов вектора признаков среднего значения мощности ВК на выходе каждого из фильтров. Этим достигается сокращение процесса распознавания радиосигналов и тем самым обеспечивается более высокая оперативность. Кроме того, нормирование матрицы РЭ позволило уменьшить негативное влияние аддитивных шумов на ВК, что обеспечило устойчивость формируемых векторов признаков и, следовательно, повысило вероятность правильного распознавания при воздействии шумов и помех.

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

фиг.1 - принцип вычисления матрицы РЭ радиосигнала на основе фреймового ВП;

фиг.2 - эталонный сигнал S1(t) на несущей частоте 42 Гц;

фиг.3 - матрица РЭ эталонного сигнала S1(t);

фиг.4 - вектор признаков эталонного сигнала S1(t);

фиг.5 - таблица зависимости величины вектора разностей между разностью векторов признаков сигнала и его зашумленной копией, сформированных на основе ненормированных матриц РЭ и разностью векторов сигнала и его зашумленной копией, сформированных на основе нормированных матриц РЭ;

фиг.6 - эталонный сигнал S1(t) на несущей частоте 42 Гц в шумах при ОСШ 7 дБ;

фиг.7 - матрица РЭ эталонного сигнала S1(t) на несущей частоте 42 Гц в шумах;

фиг.8 - эталонный сигнал S2(t) на несущей частоте 50 Гц;

фиг.9 - матрица РЭ эталонного сигнала S2(t) на несущей частоте 50 Гц;

фиг.10 - R3 - вектор разности векторов признаков эталонного сигнала S1(t) на несущей частоте 42 Гц и эталонного сигнала S2(t) на несущей частоте 50 Гц (слева), R4 - вектор разности векторов признаков эталонного сигнала S1(t) на несущей частоте 42 Гц и эталонного сигнала S1(t) на несущей частоте 50 Гц в шумах при ОСШ 9 дБ (справа).

Реализация заявленного способа объясняется следующим образом.

Предварительно задают L эталонных радиосигналов, число и типы которых охватывают возможное число и типы реальных радиосигналов, подлежащих распознаванию.

Затем выполняют совокупность процедур с целью формирования вектора признаков каждого l-го эталонного радиосигнала, где l=1, …, L. Для этого каждый эталонный радиосигнал дискретизируют и квантуют. Процедуры дискретизации и квантования аналоговых сигналов известны и описаны, например [В.Григорьев. Передача сигналов в зарубежных информационно-технических системах. - СПб.: ВАС.1998. стр.83-85], причем квантованные выборки эталонных последовательностей радиосигналов 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, с.638-643]. Длина выборки N (значение дискретных отчетов радиосигналов n=1, …, N) выбирается в пределах 256…16384 в зависимости от требований по вероятности правильного распознавания и времени обработки (длина выборки должна быть кратна значению 2i, где i - целое число). Чем больше N, тем выше вероятность правильного распознавания, но при этом время обработки возрастает.

Затем формируют совокупность матриц РЭ {M1, …ML}, для чего над квантованными выборками эталонных радиосигналов выполняют операцию фреймового ВП. Операция фреймового ВП заключается в фильтрации выборок квантованного радиосигнала с помощью совокупности из К≥2 фильтров (фиг.1). Общее число K фильтров при этом определяют с учетом условия:

где ΔF - ширина спектра радиосигнала; ΔФ1 - ширина полосы пропускания первого фильтра [В.Дьяконов Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, - 2002. 448 с., с.117-121]. В свою очередь, ширина полосы пропускания ΔФk k-го фильтра, где k=1, …, K, выбирают из условия

Такой выбор полос пропускания фильтров обеспечивает полное перекрытие по частоте спектра радиосигнала системой вейвлет-фильтров и при этом удается избежать избыточности описания, свойственной непрерывному ВП [В.Дьяконов. Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, - 2002. 448 с., с.104-107].

Процедуры выполнения операции фреймового ВП можно реализовать посредством банка фильтров (фиг.1), амплитудно-частотные характеристики которых соответствуют полосам пропускания базисных вейвлет-функций. В этом случае размерность матрицы РЭ М равна (K×N), где K - число фильтров, N - число дискретных отчетов сигнала.

После этого нормируют совокупность матриц РЭ {M1…ML}, каждую отдельно относительно ее максимального элемента. Операция нормирования матриц известна и реализуется путем умножение каждого элемента матрицы на величину, обратную ее максимальному значению [Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. - М.: Наука, - 1977. 831 с.]. Затем формируют векторы признаков для каждого из эталонных радиосигналов путем усреднения мощности ВК вдоль оси n нормированной матрицы РЭ.

Затем принимают распознаваемый радиосигнал , выполняют над ним все описанные действия, которые выполнялись над эталонными радиосигналами, и формируют вектор признаков принятого радиосигнала аналогично, как и для эталонных радиосигналов.

Идентифицируют распознаваемый радиосигнал путем сравнения его вектора признаков с вектором признаков каждого из эталонных радиосигналов . Идентификация может быть реализована с использованием различных приемов. Например, путем вычитания по модулю из вектора признаков принятого радиосигнала векторов признаков каждого из L эталонных радиосигналов . Процедуры принятия решения являются известными и описаны, например, в [Я.Фомин, Г.Тарловский. Статистическая теория распознавания образов. - М.: Радио и связь, 1986, стр.30-46; Ю.Сато. Обработка сигналов. Первое знакомство. / пер. с яп., под ред Ёсифуми Амэмия. - М.: Издательский дом «Додека-XXI», 2002. - 176 с. С.41-54]. Распознаваемый радиосигнал считают инцидентным одному их L эталонных радиосигналов, с использованием одного из решающих правил, например, когда разница между векторами признаков минимальна.

В качестве примера на фиг.2 изображен сигнал S1(t), на фиг.3 его нормированная матрица РЭ M1, а на фиг.4 его вектор признаков .

Порядок формирования матрицы РЭ Ml известен как алгоритм формирования ВП и описан, например, в [В.Дьяконов MATLAB. Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, 2002. 448 с., с.104-107]. Порядок вычисления элементов матриц РЭ Мl, известен и описан, например, в [В.Дьяконов MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. - СПб.: Питер, 2002. 608 с. С.307-312; С.Баскаков. Радиотехнические цепи и сигналы. Учебник для вузов по спец. «Радиотехника». - 3 изд., перераб. и доп. - М.: Выш. шк., 2000. 462 с., с.65-68].

Проведенные исследования подтвердили, что дополнительное нормирование матрицы РЭ относительно ее максимального значения приводит к снижению негативного воздействия шумов, что подтверждает эксперимент.

На фиг.5 изображена таблица зависимости величины R от значений ОСШ. Величина R рассчитывалась по формуле

где K - количество фильтров, формирующих матрицу РЭ; R1k - вектор разности между векторами признаков сигналов S1(t) и Z1(t), сформированных на основе ненормированных матриц РЭ; R2k - вектор разности между векторами признаков сигналов S1(t) и Z1(t), сформированных на основе нормированных матриц РЭ.

Положительность величины R для рассматриваемых значений ОСШ позволяет заключить, что процедура нормирования матрицы РЭ привела к снижению негативного влияния шумов в указанном диапазоне изменения значений ОСШ.

Так на фиг.6 изображен сигнал Z1(t), представляющий аддитивную смесь сигнала S1(t) с шумом при ОСШ, равном 7 дБ (ОСШ рассчитывалась как отношение мощности сигнала к мощности шума). А на фиг.7 показана нормированная матрица РЭ сигнала Z1(t).

Сравнительная оценка вероятности правильного распознавания Ррасп с помощью заявленного способа и способа-прототипа выполнена путем моделирования процесса распознавания на ЭВМ. Производилось распознавание сигнала в шумах при ОСШ 9 дБ на фоне близких по структуре моделей.

Для примера, на фиг.8 показан сигнал S2(t), несущая частота которого от частоты сигнала S1(t) на 8 Гц (17% в относительной величине) и его матрица РЭ (фиг.9). При этом суммарная мощность ошибки между векторами признаков эталонного сигнала S1(t) и сигнала S2(t) в 1,5 раз превысила суммарная мощность ошибки между векторами признаков эталонного сигнала S1(t) и его распознаваемой копией в шумах Z1(t) (см. фиг.10).

Результаты сравнительных расчетов показали, что вероятность правильного распознавания радиосигналов Ррасп заявленным способом близка к способу-прототипу.

1. Способ распознавания радиосигналов, заключающийся в том, что предварительно задают L≥2 эталонных радиосигналов, формируют для каждого l-го эталонного радиосигнала, где l=1, …, L, матрицу распределения энергии Мl, для чего его дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового вейвлет-преобразования последовательности его квантованных отчетов, с помощью К≥2 фильтров, для чего полосу пропускания ΔФk k-го фильтра, где k=1, …, К, выбирают из условия ΔФk=2(k-1)ΔФ, где ΔФ - ширина полосы пропускания первого фильтра, затем из вейвлет-коэффициентов l-го эталонного радиосигнала, полученных в каждой k-й полосе частот ΔФk, формируют вектор признаков l-го эталонного радиосигнала, затем принимают распознаваемый радиосигнал и формируют его вектор признаков аналогично как и для l-го эталонного радиосигнала, после чего идентифицируют принятый радиосигнал путем сравнения его признаков с признаками эталонных радиосигналов, отличающийся тем, что перед формированием вектора признаков вейвлет-коэффициенты фреймового вейвлет-преобразования нормируют относительно его максимального значения, а в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности вейвлет-коэффициентов, полученные на выходе каждого из фильтров.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что принятый радиосигнал идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из векторов признаков каждого из L эталонных радиосигналов, а распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, разница векторов признаков с которым минимальна.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к лесному хозяйству и может быть использовано при оперативном выявлении насаждений, поврежденных насекомыми, и мониторинге экологического состояния лесов космическими средствами.

Изобретение относится к обработке цифровых изображений, а более конкретно к способам формирования составного (мозаичного) изображения из нескольких частично перекрывающихся изображений, захваченных такими планшетными устройствами, как сканер или многофункциональное периферийное устройство.

Изобретение относится к методам распознавания и может быть использовано для распознавания текстовых документов. .

Изобретение относится к способу распознавания слов в компьютерных системах, таких как системы оптического распознавания символов (ОРС) или системы автоматического распознавания речи (АРР), и машиночитаемому носителю данных, содержащему команды для выполнения данного способа.

Изобретение относится к области распознавания данных. .

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к системам обработки рукописного ввода на основе стиля написания пользователя. .

Изобретение относится к устройствам распознавания образов с использованием средств оптики, в частности к устройствам определения структуры поверхности объекта, например обнаружения на поверхности каких-либо включений.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для измерения координат световых объектов для получения параметров траектории движения. .

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений и может быть использовано в охранных системах, системах мониторинга и контроля воздушного движения, оптоэлектронных системах сопровождения объектов.

Изобретение относится к способу и устройству редактирования и смешивания изображений

Изобретение относится к области распознавания и сегментации изображений, и в частности к способу и системе для выделения целевого объекта из фонового изображения и изображения объекта путем создания маски, используемой для выделения целевого объекта

Изобретение относится к области формирования «отпечатка» для полезного сигнала, представляющего собой данные, предназначенные для восприятия пользователем

Изобретение относится к области обработки цифровых изображений, а более конкретно к нахождению произвольно ориентированных лиц на цифровых изображениях
Изобретение относится к области медицины, а именно к судебной и криминалистической медицине

Изобретение относится к вычислительной технике

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах автоматического распознавания образов для распознавания состояний объектов по значениям их параметров
Наверх