小波變換識別法屬于時頻分析的一種,它的優點在于客服了傳統分析法中頻率分辨率和時間無法兼顧的缺點,在時間區域和頻率區域中具有較好的局部化特點,對于欠平穩信號和突變信號的分析效果較好。
一、分類器的選擇
神經網絡結構和梯形結構是兩種分類器的主要選擇方式。神經網絡結構的分類器的特點在于適應環境變化的能力較強,處理復雜的非線性問題效果較好,并且容錯性、識別率高,梯形分類器的結構為多級分類,其中每級結構通過特征參數為一個或多個,對某類調制類型進行分辨,同時在下級結構中又通過一個或多個特征參數,對某類調制類型進行識別,從而達到對多種類型識別的目的。
二、特征參數提取方法——小波變換
ASK、FSK和PSK信號是較為基本的三種數字信號。分別控制載波的幅度、頻率主要是通過數字的基帶信號來完成,最終生成數字調制信號。數字的調制信號s(t)經過加性高斯白噪聲信道,最后到達接收端口的信號:
r(t)=s(t)+n(t)=(t)j(wct+θc)+n(t) (1)
以上公式中,r(t):代表信號的接受,s(t):代表信號的發射,n(t):代表加性高斯的白噪聲,wc:代表載波頻率的調制,θc:代表載波的初始相位,(t):代表基帶信號。
三種信號的調制方式如下:
ASK: (2)
FSK: (3)
PSK: (4)
在以上公式中,N表示為進制數字信號的進制數目,An表示為 為ASK信號在第n個碼元的幅度數值,Wn表示為FSK信號在第n個碼元對應的頻率,an為FSK信號第n個碼元的最初相位數值,A表示為FSK與PSK信號的幅度數值,gr(t)意思是矩形函數,T表示為符號的周期。在公式(2)、(3)、(4)中可以看到,信號在碼元在發生變化時能夠表現出不同的瞬時信息表現,如三種信號的幅度變化、相位變化和頻率的變化,這些瞬時變化的特征都是分類標準的特征,這些特征都可以采用小波變換進行提取。
CWT(a,τ)=s(t)φ(t)dt=s(t)φ
dt
(5)
在以上公式中,s(t)表示為預備測試的信號,Φ(t)意思是母小波式函數,*的意思是共軛,a的意思是伸縮的尺度,t的意思的平移的參數變化,Φn(t)是平移和伸縮共同生成的量。
對此方法的仿真實驗如下:在仿真實驗中,我們分別采用BPSK,QPSK,2FSK,4FSK四種信號進行,在接收機內設置中頻值是為10kHh,采樣的頻率值設置為40kHz,四種信號的的碼元持續時間為0.75ms,2fsk信號的頻率偏差為5Hz,4fsk信號的頻率偏差為2.5Hz。在識別時使用小波法morlet進行識別。在仿真實驗的結果中可以,FSK信號的由于其載波頻率比較多,因此實驗表明其方差較大,因此識別準確率較高。信噪比高于-2時,PSK信號的識別準確率可以達到100%。如果信噪比較低,那么小波脊線就將收到噪音的影響,造成載頻振動也較大,出現信號的識別錯誤。
結束語:在本文的仿真結果中我們可以看到,在信噪比情況較好的情況下,利用小波變換提取的方法能夠較為容易對ASK、FSK、PSK信號進行識別,而信噪比情況較差的情況,由于噪音的增加,PSK信號的識別度大幅下降,因此PSK的識別方法也需要進一步進行調整和完善,以便能夠有更適合的方法對其進行準確識別。
參 考 文 獻
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