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
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов

 


Владельцы патента RU 2430417:

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 для каждого временного отсчета радиосигнала из числа соответствующих ему вейвлет-коэффициентов на выходах фильтров выделяют максимальный, на который нормируют остальные вейвлет-коэффициенты, соответствующие данному временному отсчету радиосигнала, а в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности вейвлет-коэффициентов, полученные на выходе каждого из фильтров, причем принятый радиосигнал идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из элементов векторов признаков каждого из эталонных радиосигналов, и распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, разница векторов признаков с которым минимальна. 12 ил.

 

Изобретение отнится 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 распознавания (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. - М.: 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 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 РЭ сигнала 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 (быстродействие)(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 радио-сигналы. Затем для каждого эталонного радиосигнала формируют его матрицу РЭ. С этой целью эталонные радиосигналы дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового (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.) 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 ВК радиосигналов, поступающих с выходов фильтров каждый раз при воздействии на них очередного временного отсчета при формировании его матрицы РЭ. Причем в качестве нормирующего значения каждый раз выбирается максимальный ВК только среди тех ВК, которые появляются в этот момент времени на выходах фильтров [Дворников С.В., Сауков A.M. Модификация частотно-временных описаний нестационарных процессов на основе показательных и степенных функций // Научное приборостроение. Т.14. 2004. №2. С.57-66]. Указанный способ нормирования определен как временное нормирование, поскольку для матрицы РЭ нормирование ВК осуществляется по координатной оси выходов фильтров для каждого значения координатной оси временных отсчетов). И выбора 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=1, …, L, матрицу РЭ Мl, для чего его дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового ВП последовательности его квантованных отчетов, с помощью К≥2 фильтров. Для чего полосу пропускания ΔФk k-того 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 чего принимают распознаваемый радиосигнал и формируют его вектор признаков аналогично, как и для l-го эталонного радиосигнала. Затем идентифицируют принятый радиосигнал путем сравнения его признаков с признаками эталонных радиосигналов.

Причем для каждого временного отсчета радиосигнала из числа соответствующих ему ВК на выходах фильтров выделяют максимальный, на который нормируют остальные ВК, соответствующие данному временному отсчету радиосигнала. А в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности ВК, полученные на выходе каждого из фильтров. Причем принятый радиосигнал идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из элементов векторов признаков каждого из L эталонных радиосигналов и 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 фильтра. Этим достигается сокращение процедур процесса распознавания радиосигналов и тем самым обеспечивается более высокая оперативность. Кроме того, нормирование ВК на выходах фильтров для каждого временного отсчета радиосигнала (временное нормирование) позволило уменьшить негативное влияние аддитивных и мультипликативных шумов, что обеспечило устойчивость формируемых векторов признаков и в результате повысило вероятность правильного распознавания.

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

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

фиг.2. Фрагмент тестового сигнала S1(t) (сигнал без шумов);

фиг.3. Фрагмент тестового сигнала Z1(t) (сигнал Z1(t) представляет сигнал S1(t) в мультипликативных и аддитивных шумах);

фиг.4. Матрица РЭ тестового сигнала S1(t);

фиг.5. Матрица РЭ тестового сигнала Z1(t) без операций временного нормирования;

фиг.6. Матрица РЭ тестового сигнала Z1(t) после операций временного нормирования;

фиг.7. Вектор разности векторов признаков тестового сигнала S1(t) и тестового сигнала Z1(t) без применения операции временного нормирования;

фиг.8. Вектор разности векторов признаков тестового сигнала S1(t) и тестового сигнала Z1(t) после применения операции временного нормирования;

фиг.9. Спектр тестового сигнала S11(t);

фиг.10. Спектр тестового сигнала S12(t);

фиг.11. Спектр распознаваемого тестового сигнала Z11(t), представляющего тестовый сигнал S11(t) в шумах при отношении сигнал/шум (ОСШ) 10 дБ;

фиг.12. Вектор разности векторов признаков сигналов S11(t) и Z11(t) и вектор разности векторов признаков сигналов S11(t) и S12(t).

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 по формированию 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 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 {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≥1 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

ΔФk=2(k-1)ΔФ1.

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]. В этом случае размерность матрицы РЭ М равна (K×N), где К - число фильтров, N - число дискретных отчетов сигнала.

После этого над матрицами РЭ эталонных радиосигналов выполняют операцию временного нормирования. Операция временного нормирования заключается в том, что в матрице РЭ ВК нормируются для каждого временного значения N по координате К (К - число фильтров). Так как матрицу РЭ можно рассматривать как совокупность N векторов ВК (N - число временных отсчетов), то операция временного нормирования матрицы РЭ будет эквивалентна N операциям нормирования векторов ВК. Операция нормирования вектора известна и описана в [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 на выходах каждого из К фильтров. Операция усреднения известна и описана в [Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. - М.: Наука, 1977, 831 с.].

После этого 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, 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 японского, 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 усредненных значений ВК с выходов К фильтров после операции временного нормирования обусловлен тем, что применение операции временного нормирования позволяет уменьшить негативное влияние аддитивных и мультипликативных помех на формируемую матрицу РЭ [Дворников С.В., Сауков A.M. Модификация частотно-временных описаний нестационарных процессов на основе показательных и степенных функций // Научное приборостроение. Т.14. 2004. №2. С.57-66].

Так, на фиг.2 и 3 представлен фрагмент тестового сигнала без шумов - S1(t) и в шумах - Z1(t). На фиг.4 изображена матрица РЭ тестового сигнала S1(t). На фиг 5 представлена матрица РЭ тестового сигнала Z1(t) без применения операции временного нормирования, а на фиг 6 - матрица РЭ тестового сигнала Z1(t) после применения операции временного нормирования. Применение операции временного нормирования позволило уменьшить величину негативного влияния от шумов аддитивного и мультипликативного характера, что подтверждают значения векторов разности (фиг.7) и (фиг.8). Здесь mS(k) - вектор признаков тестового сигнала S1(t); mZ(k) - вектор признаков тестового сигнала Z1(t) без применения операции временного нормирования; - вектор признаков тестового сигнала Z1(t) после применения операции временного нормирования.

Проведенные исследования показали, что для сигналов с близкой частотно-временной структурой S11(t) и S12(t) разработанный способ позволяет получить довольно высокую контрастность векторов их признаков. На фиг.9 изображен F11(f)-спектр сигнала S11(t). На фиг.10 изображен F12(f) - спектр сигнала S12(t). На фиг.11 показан F33(f) - спектр распознаваемого сигнала Z11(t), представляющий тестовый сигнал S11(t) в шумах при ОСШ 10 дБ. На фиг.12 изображены модули векторов разности и . Здесь - вектор признаков сигнала S11(t) после применения операции временного нормирования; - вектор признаков сигнала S12(t) после применения операции временного нормирования; - вектор признаков сигнала Z11(t) после применения операции временного нормирования.

Для рассматриваемого случая R11(k)=0,087, a R12(k)=0,437. Следовательно, можно однозначно идентифицировать принимаемый сигнал Z11(t), так как разность меньше разности .

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-гo 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, затем идентифицируют принятый радиосигнал путем сравнения его признаков с признаками эталонных радиосигналов, отличающийся тем, что для каждого временного отсчета радиосигнала из числа соответствующих ему вейвлет-коэффициентов на выходах фильтров выделяют максимальный, на который нормируют остальные вейвлет-коэффициенты, соответствующие данному временному отсчету радиосигнала, а в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности вейвлет-коэффициентов, полученные на выходе каждого из фильтров, причем принятый радиосигнал идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из элементов векторов признаков каждого из L эталонных радиосигналов, и распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, разница векторов признаков с которым минимальна.



 

Похожие патенты:

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

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 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

Изобретение относится к способам кодирования и декодирования данных и может быть использовано для компактной записи большого количества информации
Наверх