Способ распознавания радиосигналов



Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов
Способ распознавания радиосигналов

 


Владельцы патента RU 2464633:

Красюк Дмитрий Михайлович (RU)
Ивков Сергей Витальевич (RU)
Сауков Александр Михайлович (RU)
Дема Сергей Александрович (RU)

Изобретение относится к распознаванию образов, а именно к способам распознавания радиосигналов. Способ может быть использован в технических средствах распознавания сигналов со сложной частотно-временной структурой. Техническим результатом является повышение достоверности распознавания сигналов сложной структуры в условиях воздействия шумов и помех, за счет применения степенных функций от спектрограммы при вычислении матрицы распределения энергии сигнала и снижения их размерности на основе двумерного дискретно-косинусного преобразования. Для получения параметров эталонных радиосигналов и выявления признаков принятого радиосигнала вычисляют степенную функцию от спектрограммы. Затем элементы каждой матрицы квантуют на два уровня, после чего матрицы, состоящие из квантованных элементов, обрабатывают при помощи двумерного дискретно-косинусного преобразования и получают новую совокупность матриц. Далее из каждой матрицы при помощи процедуры "зигзаг сканирования" выбирают элементы, в которых сосредоточено 99% энергии сигнала, и полученные значения используют в качестве параметров эталонов или признаков распознавания. Сравнивают полученные признаки с параметрами эталонов и принимают решение об отнесении принятого радиосигнала к одному из эталонных классов. 3 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 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 указанном способе предварительно на основе псевдо-ЧВР Вигнера 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 этого способа является низкая вероятность правильного распознавания [Дж.Ту, Р.Гонсалес. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. - М.: Мир, 1978. - стр.142] 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.

Наиболее близким по технической сущности к заявленному является способ распознавания радиосигналов на основе непрерывного вейвлет-преобразования (НВП) [Аладинский В.А., Дворников С.В., Сауков A.M., Симонов А.Н. Патент РФ №2004102168 по заявке №2004102168/09, МПК G06K 9/00 от 26.01.2004]. В указанном способе-прототипе предварительно на основе непрерывного вейвлет-преобразования 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 прототипа является невысокая достоверность распознавания радиосигналов сложной частотно-временной структуры при низком отношении сигнал/шум (ОСШ). Снижение достоверности распознавания происходит вследствие близких по амплитуде значений шума и сигнала в матрице распределения энергии (РЭ).

Целью заявленного технического решения является повышение достоверности распознавания радиосигналов при низком ОСШ и расширение арсенала средств аналогичного назначения.

Поставленная цель достигается тем, что в известном способе распознавания сигналов радиоэлектронных средств предварительно формируют матрицы распределения энергии 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, а в заявленном способе для формирования матрицы распределения энергии эталонных радиосигналов вычисляют степенную функцию от спектрограммы (СФС). При этом из последовательности дискретных отсчетов обрабатываемого сигнала формируют выборки и из полученных выборок формируют совокупность матриц плотности распределения энергии (ПРЭ) сигнала на основе СФС. На этапе спектрального разложения матрицы ПРЭ сигнала обрабатывают при помощи двумерного дискретно-косинусного преобразования (ДКП) и получают новую совокупность матриц ПРЭ, в которых наиболее значимые элементы (с точки зрения точности аппроксимации матрицы минимальным их количеством) сосредоточены в верхнем левом углу. На этапе формирования параметров эталонных радиосигналов из каждой матрицы при помощи процедуры "зигзаг сканирования" выделяют векторы значений, формируют из них вектор средних и отсекают от него справа элементы так, чтобы в оставшихся содержалось 99% энергии исходного вектора. Оставшиеся значения используют в качестве параметров эталонного радиосигнала и формируют базу данных эталонных описаний из полученных векторов.

Далее при формировании матрицы РЭ принятого радиосигнала вычисляют степенную функцию от спектрограммы, при выделении признаков принятого радиосигнала при помощи процедуры "зигзаг сканирования" из матрицы формируют вектор, формируют и отсекают от него справа элементы так, чтобы в оставшихся содержалось 99% энергии исходного вектора, а оставшиеся значения используют в качестве признаков принятого радиосигнала.

Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе распознавания радиосигналов за счет применения СФС обеспечивается улучшение частотной локализации при высоком временном разрешении, за счет усиления доминирующих значений во временных срезах, поскольку именно они являются наиболее существенными для распознавания, с сохранением необходимого частотного и временного разрешения и сохранением полного устранения интерференционного фона и ложных пиков энергии, что приводит к повышению достоверности распознавания многокомпонентных и зашумленных радиосигналов.

Проведенный анализ уровня существующей техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, которые тождественны 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 процесса распознавания.

фиг.2. Этапы распознавания радиосигналов заявленным способом.

фиг.3. Обобщенный график зависимости вероятности правильного распознавания от ОСШ.

В общем случае процесс распознавания включает в себя следующие процедуры (фиг.1): измерение первичных признаков {хi} радиосигнала S(t), формирование на их основе вторичных признаков {уi} и формирование на их основе параметров эталонных радиосигналов {y}l, которые затем сравнивают с признаками принятого радиосигнала и принимают решение об отнесении принятого радиосигнала к одному из L эталонных классов.

Рассмотрим подробно каждый из этапов распознавания радиосигналов заявленным способом (фиг.2).

Предварительно формируют перечень распознаваемых классов сигналов и создают для них эталонные описания, для чего системе распознавания предъявляют классифицированные последовательности дискретных отсчетов (z0,z1,z2,…2m)l эталонных радиосигналов Sl, где m - длина последовательности эталонного радиосигнала, l=1, 2, … L - номер эталона, L - общее количество эталонов. Величина m определяется из условия m≥100·N, где N - длина выборки. Число 100 определяет минимально допустимое количество выборок для получения состоятельных статистических оценок и получено экспериментально. Хотя рекомендуемое количество выборок больше 200, однако, на практике часто ограничиваются меньшим числом, допуская при этом определенный проигрыш в точности вычисления статистических оценок [Математический энциклопедический словарь. М.: Сов. Энциклопедия, 1988, 847 с.].

Далее из каждой эталонной последовательности Sl формируют выборок (s0,s1,s2,…sN-1)1,ν, где - номер выборки (операция формирования выборок известна и описана, например в [Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. Пер. с англ. - М.: Наука, 1977, стр.638÷643]). Длина выборки N выбирается в пределах 256…16000, в зависимости от требований по вероятности правильного распознавания и времени обработки. Чем больше N, тем выше вероятность правильного распознавания, но время обработки возрастает. Выборки формируют следующим образом. В качестве первой выборки берут первые N отсчетов эталонной последовательности: (s0,s1,s2,…sN-1)1=(z0,z1,z2,…zN-1). В качестве второй выборки берут следующие N отсчетов эталонной последовательности: (s0,s1,s2,…sN-1)2=(zN,zN+1,zN+2,…z2N-1). В качестве третьей выборки берут третьи N отсчетов эталонной последовательности (s0,s1,s2,…sN-1)3=(z2N,z2N+1,z2N+2,…z3N-1) и т.д. до последней выборки , т.е. до окончания эталонной последовательности.

После этого, на основе СФС [Сауков А.М., Красюк Д.М. Усовершенствованный способ частотно-временного представления радиосигналов с угловой модуляцией. - Сборник, научных трудов института. - Череповец: ЧВИИРЭ. - 2006. С.25-31] полученных выборок (s0,s1,s2,…sN-1)1,ν, формируют совокупность матриц РЭ эталонных сигналов.

Выражение для получения элементов ka,b матрицы Кl,i вычисляют в соответствии с выражением:

,

где - элементы матрицы ПРЭ, вычисляемые на основе оконного преобразования Фурье (ОПФ); s(t) - анализируемый сигнал; h(t) - временное окно; А - показатель степени.

Затем производят спектральное разложение полученных матриц РЭ эталонных сигналов при помощи двумерного дискретно-косинусного преобразования:

где M и N - размерность матриц Кl,i.

В результате такой обработки из элементов получают новую совокупность матриц , в которых наиболее значимые элементы (с точки зрения точности аппроксимации матрицы минимальным их количеством) сосредоточены в верхнем левом углу.

Далее на этапе формирования параметров эталонных радиосигналов из каждой матрицы при помощи процедуры "зигзаг сканирования" формируют векторы, далее из них формируют вектор средних и отсекают от него справа элементы так, чтобы в оставшихся содержалось 99% энергии исходного вектора так, что:

где

Формируется вектор значений Y=(λ012,…λn-1)l,i. Указанные этапы известны как алгоритм сжатия изображений (аналогичный подход, с небольшими отличиями, используется в стандарте JPEG).

После чего оставшиеся значения используют в качестве параметров эталонного радиосигнала.

После этого переходят к распознаванию радиосигналов. Сначала принятый радиосигнал дискретизируют по времени и квантуют по напряжению (операция дискретизации и квантования сигналов известна и описана, например, в [В.А.Григорьев. Передача сигналов в зарубежных информационно-технических системах. - СПб.: ВАС, 1998, стр.83-85]). Затем из совокупности дискретных отсчетов радиосигнала , так же как было описано выше, выделяют выборку (s0,s1,s2,…sm-1) длиной m: (s0,s1,s2,…sm-1)=(z0,z1,z2,…zm-1). На основе этой выборки формируют матрицу РЭ принятого радиосигнала с применением СФС согласно выражениям (1). Далее формируется вектор РЭ принятого сигнала согласно выражениям (2, 3).

И в заключение на основе сравнения признаков принятого радиосигнала с параметрами {y}l эталонных радиосигналов принимают решение об отнесении принятого радиосигнала к одному из эталонных классов, с использованием одного из решающих правил. Процедуры принятия решения являются известными и описаны, например, в [Я.А.Фомин, Г.Р.Тарловский. Статистическая теория распознавания образов. - М.: Радио и связь, 1986, стр.30-46].

Сравнительная оценка вероятности правильного распознавания Ррасп с помощью заявленного способа и способа-прототипа выполнена путем моделирования процесса распознавания на ЭВМ (Фиг.3).

В качестве распознаваемых сигналов использованы 32 модели сигналов частотной и фазовой телеграфии, с различными скоростями передачи (ЧТ - 2 800 Гц 50 Бод, ЧТ - 4 800 Гц 50 Бод, ЧТ - 8 800 Гц 50 Бод, ЧТ - 2 800 Гц 100 Бод, ЧТ - 4 800 Гц 100 Бод, ЧТ - 8 800 Гц 100 Бод, ЧТ - 2 800 Гц 150 Бод, ЧТ - 4 800 Гц 150 Бод, ЧТ - 8 800 Гц 150 Бод, ЧТ - 2 800 Гц 200 Бод, ЧТ - 4 800 Гц 200 Бод, ЧТ - 8 800 Гц 200 Бод - радиосигналы частотной телеграфии с количеством позиций манипуляции 2, 4, 8, разносом 800 Гц и скоростью передачи 50, 100, 150, 200 Бод; ФТ - 2 50 Бод, ФТ - 2 100 Бод, ФТ - 2 150 Бод, ФТ - 2 200 Бод, ФТ - 4 50 Бод, ФТ - 4 100 Бод, ФТ - 4 150 Бод, ФТ - 4 200 Бод, ФТ - 8 50 Бод, ФТ - 8 100 Бод, ФТ - 8 150 Бод, ФТ - 8 200 Бод - радиосигналы фазовой телеграфии с количеством позиций манипуляции 2, 4, 8 и со скоростью передачи 50, 100, 150, 200 Бод). Формирование параметров эталонов проводили по 300 выборкам каждого сигнала. Радиосигналы были оцифрованы с частотой дискретизации 8 кГц. Для обучения использовались 500 участков по 0,128 секунды из классифицированных выборок радиосигналов длительностью по 64 секунды. При распознавании длительность выборки сигнала составляла 0,128 секунды. Вероятность правильного распознавания оценивали методом Монте-Карло по 300 выборкам для каждого сигнала при значениях ОСШ по мощности, т.е. Pc/Pш - 0÷25 дБ.

Результаты сравнительных расчетов показали:

1) вероятность правильного распознавания радиосигналов заявленным способом выше, чем способом-прототипом (фиг.3):

- в области низких (0÷2 дБ) значений Pc/Pш - в 1.5-1.6 раза;

- в области средних (2÷8 дБ) значений Pc/Pш - в 1.4-1.6 раза;

- в области высоких (более 8 дБ) значений Pc/Pш - в 1.1-1.3 раза;

2) продолжительность процедуры распознавания при применении заявленного способа меньше, чем при использовании способа-прототипа вследствие сокращения общего числа этапов и уменьшения объема вычислений.

Способ распознавания радиосигналов, заключающийся в том, что предварительно формируют матрицы распределения энергии 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, отличающийся тем, что при формировании матрицы распределения энергии эталонных радиосигналов вычисляют степенную функцию от спектрограммы, на этапе спектрального разложения матрицы обрабатывают при помощи двумерного дискретно-косинусного преобразования, на этапе формирования параметров эталонных радиосигналов из каждой матрицы при помощи процедуры "зигзаг сканирования" формируют векторы, формируют из них вектор средних и отсекают от него справа элементы так, чтобы в оставшихся содержалось 99% энергии исходного вектора, оставшиеся значения используют в качестве параметров эталонного радиосигнала, далее при формировании матрицы распределения энергии принятого радиосигнала вычисляют степенную функцию от спектрограммы, при выделении признаков принятого радиосигнала при помощи процедуры "зигзаг сканирования" из матрицы формируют вектор, формируют и отсекают от него справа элементы так, чтобы в оставшихся содержалось 99% энергии исходного вектора, оставшиеся значения используют в качестве признаков принятого радиосигнала.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к способам и устройствам для IMS-регистрации при экстренных вызовах. .

Изобретение относится к средствам доставки сообщений. .

Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для организации цифровой связи в системах автоматизированного обмена данными. .

Изобретение относится к беспроводной связи и, более конкретно, к способам инициирования сообщения статуса для принятого протокольного блока данных. .

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к устройствам обработки информации для использования данных, поставленных из-за пределов домашней сети, в устройстве, включенном в домашнюю сеть.

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к устройствам обработки информации для использования данных, поставленных из-за пределов домашней сети, в устройстве, включенном в домашнюю сеть.

Изобретение относится к способу согласования управления радиоресурсами услуг многоадресной/циркулярной передачи при распределенном управлении радиоресурсами. .

Изобретение относится к технологии мобильного мультимедийного вещания, а конкретнее к способу передачи электронного справочника услуг (ESG) мобильного мультимедийного вещания.

Изобретение относится к способу и устройству для транслирования и приема данных событий, в частности к способу и устройству для транслирования и приема данных событий для снижения потребления энергии в портативных карманных электронных устройствах, таких как мобильные телевизоры.

Изобретение относится к графическим кодам, в частности к графическим кодам, которые определяются окном кода. .

Изобретение относится к технике защиты различных объектов от доступа посторонних лиц путем идентификации личности по изображению ее радужной оболочки глаза и может применяться в комплексных системах безопасности, в системах контроля и управления доступом на охраняемые территории и помещения, контроля доступа к персональным рабочим местам и устройствам, в платежно-расчетных терминалах, для защиты баз данных, в банковском деле при организации автоматизированной системы доступа к банковским счетам и в иных сферах, где ставится задача идентификации личности.

Изобретение относится к подсчету, сегментации и идентификации объектов. .

Изобретение относится к способам контроля подлинности объектов, на которые нанесена защитная метка, содержащая люминофор, например банкнот. .

Изобретение относится к области обработки телевизионных изображений, и в частности, к способам определения положения объекта по последовательности телевизионных изображений для управления угловым перемещением линии визирования камеры в подвижных системах видеонаблюдения и слежения.

Изобретение относится к медицинской технике, в том числе к области биометрической идентификации личностей. .

Изобретение относится к средствам считывания и идентификации информации, которые могут использоваться для контроля подлинности информации и могут использоваться в области безопасности, государственных учреждениях и банках.

Изобретение относится к цифровой обработке изображений, полученных методами сканирующей зондовой микроскопии (СЗМ-изображений). .

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано при построении систем технического зрения различного назначения, а также для анализа и синтеза фильтров при обработке цифровых изображений.

Изобретение относится к области распознавания объектов, а именно к идентификации личности по характерным параметрам кисти руки человека, и может использоваться в системах автоматического допуска и контроля к какому-либо объекту с ограниченным доступом
Наверх