СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ РАДИОСИГНАЛОВ
METHOD OF RADIO SIGNAL DISCRIMINATION

Изобретение относится к способам распознавания радиосигналов (PC), в частности к способам распознавания вида и параметров модуляции PC. Способ может быть использован в технических средствах распознавания PC со сложной частотно-временной структурой.
7
1
1
Известен способ распознавания PC по патенту РФ №2356064, МПК G06K /00 от 20.05.2009 г. В известном способе предварительно задают эталонные PC. Затем для каждого эталонного PC формируют его матрицу РЭ. С этой целью эталонные PC 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. // 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 PC являются ВК, полученные на выходе фильтров. А из матриц РЭ эталонных PC формируют их векторы признаков путем построчной конкатенации всех ВК сформированных матриц РЭ. После этого принимают распознаваемый PC, из квантованных отсчетов которого формируют матрицу РЭ и вектор признаков аналогично, как и для эталонных PC. Идентифицируют принятый PC путем вычитания по модулю его вектора признаков из векторов признаков каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница векторов признаков с которым минимальна.
Недостатком известного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания PC, обусловленная модуляционным параметром, зависящим от информации переносимой PC. Первичный сигнал, используемый при модуляции эталонного и распознаваемого PC, определяется содержанием информации (информационной компонентой) и поэтому может быть различным. В результате использования различных первичных модулирующих сигналов для модуляции эталонного PC и распознаваемого PC, векторы их признаков будут различаться, даже если эталонный и распознаваемый PC относятся к одному классу распознаваемых PC.
Известен способ распознавания PC по патенту РФ №2430417 от 27.09.2011 г.
В известном способе предварительно задают эталонные PC и формируют для каждого эталонного PC матрицу РЭ, для чего его дискретизируют, квантуют и затем выполняют операцию фреймового ВП последовательности его квантованных отчетов с помощью фильтров, полосы пропускания которых кратны числу два в степени К, где К- целое число. Затем из ВК эталонного PC формируют вектор признаков. Причем для каждого временного отсчета PC из числа соответствующих ему ВК на выходах фильтров выделяют максимальный, на который нормируют остальные ВК, соответствующие данному временному отсчету PC, а в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности ВК, полученные на выходе каждого из фильтров. После чего принимают распознаваемый PC и формируют его вектор признаков аналогично, как для эталонного PC. Затем принятый PC идентифицируют путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из элементов векторов признаков каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница векторов признаков с которым минимальна.
Недостатком известного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания PC, обусловленная модуляционным параметром, зависящим от информации, переносимой PC.
Наиболее близким аналогом по технической сущности к заявленному является способ распознавания PC по патенту РФ №2423735 от 10.07.2011 г. В способе-аналоге предварительно задают эталонные PC, формируют для каждого эталонного PC матрицу РЭ, для чего его дискретизируют, квантуют и выполняют операцию фреймового ВП последовательности его квантованных отчетов с помощью фильтров, полосы пропускания которых кратны числу два в степени K, где K - целое число. После этого ВК фреймового ВП нормируют относительно его максимального значения. Затем ВК эталонного PC, полученные в каждой полосе частот, ранжируют и формируют вектор признаков эталонного PC. Причем в качестве элементов векторов признаков выбирают средние значения мощности ВК, полученные на выходе каждого из фильтров. После чего принимают распознаваемый PC и формируют его вектор признаков аналогично, как и для эталонного PC.
Идентифицируют принятый PC путем последовательного вычитания по модулю элементов его вектора признаков из векторов признаков каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница векторов признаков с которым минимальна.
Недостатком наиболее близкого аналога является относительно низкая вероятность правильного распознавания PC, обусловленная влиянием первичного сигнала, определяемого информационной компонентой, на формируемый вектор признаков.
Целью заявленного технического решения является разработка способа распознавания PC, обеспечивающего повышение вероятности правильного распознавания за счет снижения влияния первичного сигнала, определяемого информационной компонентой, на формируемый вектор признаков.
Поставленная цель достигается тем, что в известном способе распознавания PC, заключающемся в том, что предварительно задают эталонные PC равной длительности, которые дискретизируют и квантуют, затем выполняют операцию фреймового ВП для последовательности квантованных отчетов каждого эталонного PC и формируют для каждого из них вектор признаков из ВК полученных матриц РЭ, затем принимают распознаваемый PC и формируют его вектор признаков аналогично, как и для эталонного PC, после чего идентифицируют распознаваемый PC путем вычитания по модулю его вектора признаков из вектора признаков каждого из эталонных PC. Распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница векторов признаков с которым минимальна. Вектора признаков строят путем построчной конкатенации ВК полученных матриц РЭ, причем ВК в векторах признаков нормируют и ранжируют, а распознаваемый PC предварительно разбивают на фрагменты, длительность каждого из которых совпадает с длительностью эталонных PC, и вычисляют фрагмент средних значений распознаваемого PC, из которого затем формируют вектор признаков для распознаваемого PC.
Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается повышение вероятности правильного распознавания PC за счет снижения влияния первичного сигнала, определяемого информационной компонентой, на формируемые векторы признаков. Причем снижение указанного влияния достигается в результате предварительного разбиения принятого PC на фрагменты, длительность каждого из которых совпадает с длительностью эталонных PC, и последующего вычисления фрагмента средних значений распознаваемого PC, из которого затем формируют вектор признаков для распознаваемого PC.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:
1
фиг.1. Дискретизированные по времени 128 отсчетов эталонного PC восьмипозиционной фазовой манипуляции (ФМ-8) (скорость передачи 2400 бод) S(t);
1
фиг.2. Трехмерная матрица РЭ эталонного PC ФМ-8 на основе его фреймового ВП M, размером 128 на 8 ВК;
1
фиг.3. Вектор признаков эталонного PC ФМ-8, составленный из ВК его матрицы РЭ фреймового ВП m(i) размером 1024 ВК;
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
фиг.4. Вектор признаков эталонного PC ФМ-8, составленный из нормированных и ранжированных ВК его матрицы РЭ фреймового ВП
размером 1024 ВК;
l
1
2
<mrow><msub><mover accent="true"><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mo>⌢</mo></mover><mi>Σ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
фиг.5. Вектор разности R(i) между вектором признаков распознаваемого PC
и векторами признаков эталонных PC; R(i) - вектор разности между вектором признаков распознаваемого PC, в качестве которого выбран PC ФМ-8 (2400 бод), и эталонным PC, в качестве которого выбран PC ФМ-8 (2400 бод); R(t) - вектор разности между вектором признаков распознаваемого PC, в качестве которого выбран PC ФМ-8 (2400 бод), и эталонным PC, в качестве которого выбран PC двухпозиционной фазовой манипуляции (ФМ-2) (скорость передачи 2400 бод).
Реализация заявленного способа объясняется следующим образом.
п.1. Предварительно задают эталонные PC равной длительности, которые дискретизируют и квантуют.
1
Процедуры дискретизации и квантования аналоговых PC известны и описаны, например, в [В.Григорьев. Передача сигналов в зарубежных информационно-технических системах. - СПб.: ВАС, 1998, стр.83-85]. Для примера, на фиг.1 показаны 128 отсчетов эталонного PC восьмипозиционной фазовой манипуляции (ФМ-8) S(t).
V
Выборки последовательностей эталонных PC 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 отчетов для эталонных PC выбирают в пределах 64…16384 в зависимости от требований по вероятности правильного распознавания и времени обработки (длина выборки должна быть кратна значению 2, где V - целое число, для удобства последующего расчета матриц РЭ). Чем больше длина выборки, тем выше вероятность правильного распознавания.
п.2. Выполняют операцию фреймового ВП для последовательности квантованных отчетов каждого эталонного PC.
1
1
Операции реализации фреймового ВП известны и описаны, например, в [патент РФ №2423735 от 10.07.2011 г.; В.Дьяконов. Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, - 2002. 448 с., С.117-121]. В результате выполнения операций фреймового ВП получают матрицу РЭ. Процедуры формирования матриц РЭ PC на основе их фреймовых ВП известны и описаны, например, в [Способ распознавания PC по патенту РФ №2356064 от 20.05.2009 г.]. В качестве примера, на фиг.2 показано трехмерное представление матрицы РЭ M эталонного PC ФМ-8 S(t), полученное на основе фреймового ВП для совокупности 8 фильтров.
п.3. Формируют вектора признаков из ВК полученных матриц РЭ. Вектора признаков строят путем построчной конкатенации ВК полученных матриц РЭ, причем ВК в векторах признаков нормируют и ранжируют.
i
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
Конкатенация заключается в последовательном выстраивании строк матрицы друг за другом. В качестве примера, на фиг.3 показан вектор признаков m(i) эталонного PC ФМ-8, сформированный указанным выше образом. Нормировка заключается в выделении наибольшего ВК и деление всех остальных ВК на значение наибольшего ВК. Ранжирование заключается в выстраивании элементов вектора в зависимости от убывания их значений по величине. В качестве примера на фиг.4 показан вектор признаков
эталонного PC ФМ-8, элементы которого нормированы и ранжированы.
Процедуры выполнения операций конкатенации, нормирования и ранжирования известны и описаны, например, в [Способ распознавания PC по патенту РФ №2356064 от 20.05.2009 г.].
п.4. Принимают распознаваемый PC и формируют его вектор признаков аналогично, как и для эталонного PC. Распознаваемый PC предварительно разбивают на фрагменты, длительность каждого из которых совпадает с длительностью эталонных PC.
<mrow><mover accent="true"><mi>S</mi><mo>⌢</mo></mover><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
Распознаваемый PC
делят на N фрагментов, начиная с первого отсчета. Значение N выбирают таким, чтобы длина каждого из фрагментов распознаваемого PC совпадала с длиной эталонных PC.
п.5. Вычисляют фрагмент средних значений распознаваемого PC, из которого затем формируют вектор признаков для распознаваемого PC.
Фрагмент средних значений распознаваемого PC вычисляют по формуле:
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>S</mi><mo>⌢</mo></mover><mi>Σ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><msub><mover accent="true"><mi>S</mi><mo>⌢</mo></mover><mi>n</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mstyle><mo>.</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>S</mi><mo>⌢</mo></mover><mi>n</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
В формуле (1)
- n-й фрагмент распознаваемого PC; N - число фрагментов, на которые делят реализацию распознаваемого PC.
Применение процедуры усреднения при формировании вектора признаков распознаваемого PC позволяет снизить влияния первичного сигнала, определяемого информационной компонентой, и тем самым повысить вероятность правильного распознавания PC. Если при формировании эталонных PC можно подобрать фрагменты, которые наиболее полно характеризуют распознаваемый класс PC, то принятая для распознавания одна выборка, равная длине эталонного PC, не всегда может из-за формы первичного сигнала содержать признаки, в полной мере характеризующие распознаваемый класс PC. Например, при наличии длинных серий логических нулей или единиц в первичном сигнале. Следовательно, применение процедуры усреднения нескольких фрагментов позволит снизить влияние первичного сигнала, определяемого информационной компонентой, на формируемые векторы признаков и тем самым повысить вероятность правильного распознавания.
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>S</mi><mo>⌢</mo></mover><mi>Σ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
Вектор признаков распознаваемого PC формируют из фрагмента средних значений
аналогичным образом, как описано в п.2 и п.3.
п.6. Идентифицируют распознаваемый PC путем вычитания по модулю его вектора признаков из векторов признаков каждого из эталонных PC, распознаваемый PC считают инцидентным эталонному PC, разница векторов признаков с которым минимальна.
Процедуры вычитания по модулю из вектора признаков принятого PC векторов признаков каждого из эталонных PC можно реализовать по формуле:
<mrow><msub><mi>R</mi><mi>l</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mrow><mo>|</mo><mrow><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mi>Σ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>−</mo><mo>{</mo><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>…</mo><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mi>L</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow><mo>|</mo></mrow><mo>.</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mi>Σ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mo>{</mo><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>…</mo><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mi>L</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>
В формуле (2)
- вектор признаков, элементы которого нормированы и ранжированы, сформированный из фрагмента средних значений принятого PC;
- векторы признаков, элементы которого нормированы и ранжированы, эталонных PC; L - число эталонных PC.
<mrow><msub><mi>R</mi><mi>l</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mrow><mi>min</mi></mrow><mrow><mrow><mo>|</mo><mrow><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mi>Σ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>−</mo><mo>{</mo><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>…</mo><msub><mover accent="true"><mi>m</mi><mo>¯</mo></mover><mi>L</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow><mo>|</mo></mrow></mrow></munder></mrow>
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-ХХI», 2002. - 176 с. С.41-54]. Распознаваемый PC считают инцидентным одному их L эталонных PC, с использованием одного из решающих правил, например, когда разница между векторами признаков минимальна
. Здесь l - один из порядковых номеров в интервале от 1 до L.
1
2
1
2
Реализация процедур идентификации распознаваемого PC в соответствии с указанным выше подходом представлена в [Способ распознавания PC по патенту РФ №2356064 от 20.05.2009 г.]. В качестве примера, на фиг.5 представлен вектор разности, рассчитываемый по формуле (2), между распознаваемым PC, в качестве которого выбран PC ФМ-8 (2400 бод), и: эталонным PC, в качестве которого выбран PC ФМ-8 (2400 бод) (на фиг.5 обозначен как R(i)); эталонным PC, в качестве которого выбран PC ФМ-2 (2400 бод) (на фиг.5 обозначен как R(i)). Факт того, что значения R(i) меньше значений R(i) практически для всех элементов векторов признаков, указывает на принадлежность распознаваемого PC к классу PC ФМ-8 (2400 бод).
Таким образом, благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается повышение вероятности правильного распознавания PC за счет снижения влияния первичного сигнала, определяемого информационной компонентой, на формируемые векторы признаков.