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 2430416:

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. Техническим результатом является повышение оперативности при сохранении требуемой вероятности правильного распознавания. Способ распознавания радиосигналов заключается в том, что предварительно задают эталонные радиосигналы, дискретизируют, квантуют и выполняют операцию фреймового вейвлет-преобразования последовательности квантованных отчетов эталонных радиосигналов, затем из вейвлет-коэффициентов эталонных радиосигналов, формируют вектора признаков эталонных радиосигналов, после чего принимают распознаваемый радиосигнал и формируют его вектор признаков аналогично как и для эталонных радиосигналов, затем идентифицируют принятый радиосигнал путем сравнения его признаков с признаками эталонных радиосигналов, причем перед формированием вектора признаков из числа вейвлет-коэффициентов раздельно на выходах второго и третьего фильтров выделяют максимальные, на которые соответственно нормируют остальные вейвлет-коэффициенты раздельно для второго и третьего фильтров, затем вычисляют средние значения мощности вейвлет-коэффициентов, которые выбирают в качестве элементов вектора признаков радиосигнала, причем идентифицируют принятый радиосигнал путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из векторов признаков каждого из эталонных радиосигналов, а распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, разница векторов признаков с которым минимальна. 7 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 фазовой манипуляции.

Известен способ распознавания радиосигналов на основе сингулярного разложения псевдо-частотно-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 распознавания1 (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-Pош) - см - Дж.Ту, Р.Гонсалес. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. - M.: Мир, 1978. - стр.142-152) радиосигналов сложной частотно-временной структуры, а также радиосигналов при воздействии на них шумов и помех, что обусловлено особенностями используемого для формирования матриц РЭ 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 РЭ радиосигнала в координатах частота-время.

Известен способ распознавания радиосигналов по патенту РФ №2261476, МПК7 G06К 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 (быстродействие2 (2 Быстродействие - время перехода системы из некоторого начального состояния 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 G06К 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 фреймового3 (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 использования в качестве элементов векторов признаков средних значений мощности нормированных ВК, полученных на выходе второго и третьего 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 Мl, для чего радиосигнал дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового ВП последовательности его квантованных отчетов с помощью К≥2 фильтров. Причем 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 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 из числа ВК раздельно на выходах второго и третьего фильтров выделяют максимальные, на которые нормируют остальные ВК раздельно для второго и третьего фильтров. Затем вычисляют средние значения мощности вейвлет-коэффициентов, полученные на выходах второго и третьего фильтров, которые выбирают в качестве элементов вектора признаков радиосигнала. Идентифицируют принятый радиосигнал 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 средних значений мощности ВК на выходах только второго и третьего фильтров. Этим достигается сокращение числа выполняемых процедур при распознавании радиосигналов и тем самым обеспечивается более высокая оперативность.

Кроме того, нормирование ВК на выходах второго и третьего фильтров позволяет уменьшить негативное влияние аддитивных шумов, что обеспечивает устойчивость формируемых векторов признаков и, следовательно, повышает вероятность правильного распознавания при воздействии шумов аддитивного характера.

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

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

фиг.2. Эталонный восьмипозиционный фазоманипулированный радиосигнал S1(t);

фиг.3. Матрица РЭ М1 эталонного радиосигнала S1(t);

фиг.4. Вектор признаков m1 (k) эталонного радиосигнала S1(t), состоящий из 8 элементов, при отношении сигнал/шум (ОСШ - отношение мощности сигнала Рс к мощности шума Рш) 30 дБ;

фиг.5. Вектор признаков m1(k) эталонного радиосигнала S1(t), состоящий из 8 элементов, при ОСШ 20 дБ;

фиг.6. Вектор признаков m1(k) эталонного радиосигнала S1(t), состоящий из 8 элементов, при ОСШ 10 дБ;

фиг.7. Обобщенный график зависимости от ОСШ вероятности правильного распознавания при нормировании элементов вектора признаков и без нормирования.

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, стр. 638-643]. Длина выборки N (значение дискретных отчетов радиосигналов n=1, …, N) выбирается в пределах 128…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 {М1…МL}, 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 К 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, …, К, 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].

Амплитудно-частотные характеристики фильтров (фиг.1), используемых для выполнения операции фреймового ВП, соответствуют полосам пропускания базисных вейвлет-функций. Размерность формируемой матрицы РЭ М равна (K×N), где К - число фильтров, N - число временных дискретных отчетов радиосигнала.

Затем из сформированных матриц РЭ выбирают ВК, полученные только на выходах второго и третьего фильтров. После этого модули ВК каждого l-го эталонного радиосигнала с выходов второго и третьего фильтров, представленных в виде векторов, раздельно нормируют относительно их максимальных значений. Операция нормирования векторов известна и реализуется путем умножения каждого ее элемента на число, равное обратной величине максимального значения этого вектора [Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. - М.: Наука, - 1977. 831 с.].

Затем для каждого l-го эталонного радиосигнала вычисляют средние значения мощности нормированных ВК, полученных на выходах второго и третьего фильтров. Операция нахождения средних значений известна и описана в [Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. - М.: Наука, - 1977. 831 с.].

Из усредненных значений мощности нормированных ВК на выходах второго и третьего фильтра формируют векторы признаков для каждого l-го эталонного радиосигнала.

После выполнения операций по формированию векторов признаков эталонов 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 {m1(k)…mL(k)}. 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.

Выбор в качестве элементов вектора признаков для радиосигналов фазовой манипуляции усредненных значений ВК с выхода второго и третьего фильтров обусловлен тем, что основная энергия у радиосигналов этого класса в отсутствии шумов сконцентрирована преимущественно на выходе первого, второго и третьего фильтров. Так на фиг.2 представлен фрагмент восьмипозиционного фазоманипулированного радиосигнала ФМ8 S1(t), а на фиг.3 представлена его матрица РЭ M1. На фиг.4 показан вектор признаков m1(k), элементами которого являются усредненные значения с выхода восьми фильтров.

Проведенные исследования показали, что аддитивное воздействие шумов приводит к существенному изменению значения первого элемента вектора признаков и всех последующих элементов, начиная с четвертого (Фиг.4-6). Наиболее устойчивыми к шумам являются элементы вектора признаков, представляющие усредненные значения ВК с выходов второго и третьего фильтров.

Нормирование ВК с выходов второго и третьего фильтров обеспечило дополнительную устойчивость элементам векторов признаков к шумам, что позволило повысить вероятность правильного распознавания радиосигналов фазовой манипуляции. Результаты эксперимента, подтверждающие эффективность применения процедуры нормирования представлены на фиг.7.

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 M1, 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, после чего принимают распознаваемый радиосигнал и формируют его вектор признаков аналогично как и для l-го эталонного радиосигнала, и идентифицируют принятый радиосигнал путем сравнения его признаков с признаками эталонных радиосигналов, отличающийся тем, что перед формированием вектора признаков из числа вейвлет-коэффициентов раздельно на выходах второго и третьего фильтров выделяют максимальные, на которые соответственно нормируют остальные вейвлет-коэффициенты раздельно для второго и третьего фильтров, затем вычисляют средние значения мощности вейвлет-коэффициентов, полученные на выходах второго и третьего фильтров, которые выбирают в качестве элементов вектора признаков радиосигнала, причем идентифицируют принятый радиосигнал 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 автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах автоматического распознавания образов для распознавания состояний объектов по значениям их параметров.

Изобретение относится к вычислительной технике. .
Изобретение относится к области медицины, а именно к судебной и криминалистической медицине. .

Изобретение относится к области обработки цифровых изображений, а более конкретно к нахождению произвольно ориентированных лиц на цифровых изображениях. .

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

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 способу и устройству редактирования и смешивания изображений. .

Изобретение относится к распознаванию образов, а именно - к способам распознавания радиосигналов, в частности к способам распознавания вида и параметров модуляции радиосигналов

Изобретение относится к способам обнаружения объекта с построением кадра изображения при разработке систем автоматического анализа и классификации изображений

Изобретение относится к способу и аппарату для определения характера дефектов кожи

Изобретение относится к области распознавания образов, а именно к способам и устройствам распознавания рельефности лица, и может быть использовано в биометрических системах идентификации личности в качестве дополнительного средства выявления попыток обмана системы посредством предоставления ей фотографии человека, зарегистрированного в системе

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах искусственного интеллекта: системах контроля доступа, робототехнических системах, взаимодействующих с человеком-оператором в условиях производства и других системах

Изобретение относится к способам защиты печатных документов

Изобретение относится к оптико-электронным средствам маркировки, аналого-цифрового кодирования и декодирования резличных объектов и изделий

Изобретение относится к системам сжатия аудиосигнала, изображений и видеосигнала

Изобретение относится к средствам цифрового копирования документов
Наверх