基于多節點信息融合和協作的信號調制方式識別

楊單，李超鋒，楊健

1.中南民族大學管理學院，武漢 430074

2.華中科技大學計算機學院，武漢 430074

基于多節點信息融合和協作的信號調制方式識別

楊單1，2，李超鋒1，楊健1

1.中南民族大學管理學院，武漢 430074

2.華中科技大學計算機學院，武漢 430074

針對單節點在低信噪比環境下調制識別率低的難題，提出了基于一種多節點信息融合和協作的信號調制方式識別方法。首先設計多個傳感器節點協作方案，并提取每節點特征，然后中心節點將各節點特征進行融合，最后采用最小二乘支持向量機建立信號調制分類器。仿真結果表明，相比于其他信號調制識別方法，該方法提高了信號調制識別精度，對信噪比環境具有更好的自適應性。

調制識別；分布式協作；最小二乘支持向量機；無線傳感器網絡

隨著數字通信技術的發展，信號調制識別可以正確判斷通信信號的調制方式，在民用和軍用領域得到了廣泛的應用[1]。隨著信號環境越來越復雜，信號調制方式呈多樣化發展趨勢，如何有效地對信號調制方式進行準確、有效的識別，成為軟件無線電、通信對抗、頻率管理、非授權無線接入等研究領域中的重大課題，并引起了人們的廣泛關注[2]。

針對通信信號調制方式的識別，國內外專家和學者進行了大量深入的研究，目前分為理論決策法和模式識別法兩種自動識別方法[3]。然而，當前通信信號調制研究基本上僅限于單接收節點，識別性能與信道質量和信號強度直接相關，當處于低信噪比和惡劣信道條件下，單接收節點的信號調制識別率低[4]。隨著無線傳感網絡技術的不斷發展和成熟，分布式信號檢測、估計和識別算法日益受到關注。SU等提出了基于分布式的調制識別方法，其不需要同步接收信號，具有傳輸數據量小、穩定等優點，但存在原始信息丟失嚴重現象，性能有待進一步提高[5]。程漢文等提出了基于信息融合的信號調制方式識別方法，從多次層次對信息進行融合，一定程度上提高了信號調制方式的識別正確率，但存在融合效率低等不足[6]。劉愛聲等提出了多傳感器節點分布式協作調制識別方法，具有簡單、能耗低、識別性能好等優點，但只針對特定的網絡環境，存在通用性差的不足[7]。包錫銳提出了基于高階累積量的數字調制信號識別方法，較好地抑制高斯白噪聲的不利影響，但是其魯棒性差[8]。隨后，汪偉提出一種新的分布式協作調制識別方法，采用支持向量機作為調制信號的分類器，較好解決了其他識別算法存在的不足[9]。但是支持向量機存在訓練時間長、效率低等，而最小二乘支持向量機是一種改進支持向量機，可以加快訓練速度，提高信號調制方式的識別程度[10]。

針對低信噪比時單接收節點調制識別率低的問題，提出基于一種多節點信息融合和協作的信號調制方式識別方法。首先設計多個傳感器節點協作方案，并提取每節點特征，然后中心節點將各節點特征進行融合，最后采用最小二乘支持向量機建立信號調制分類器，并采用仿真實驗測試本文方法的識別性能，給出較其他識別方法的優越性。

1 分布式協作的無線傳感器網絡系統模型

無線傳感器網絡由大量隨機分布在監測區域內的體積小、成本低、功耗低的傳感器節點通過自組形式形成的絡系統，其不斷地對監測區域內目標狀態信息進行采集和處理，然后通過中心節點的對信息融合發送到觀察者[11]。本文的分布式協作網絡系統模型如圖1所示。圖1中S1，S2，…，Sm表示傳感器節點，隨機部署于監測區域內，對目標信息進行感知；主節點內含最小二乘支持向量機分類器對調制信號類型埋識別。

圖1 系統模型

2 分布式協作方案

2.1 特征提取與分析

信號特征是區分信號類型的重要參數，當前有許多種特征用于信號識別[12]。在參考了相關文獻資料的基礎上，本文選取基于統計信息特征對BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等4種調號進行識別研究。對一個零均值的復隨機過程X(t)，其P階混合矩計算公式為：

式中，*表示函數的共軛，高階累積量分別定義如下：

圖2 不同高階累積量與信噪比的變化曲線

通過仿真實驗，對數字調制信號的高階累積量進行分析，得到結果如圖2所示。由圖2知，從信號的高階累積量中提取特征參數，可以實現C40，C63，C42，C4的分類和識別。

2.2 分布式協作方案

大量研究結果表明，單節點的調制識別方法對信道質量和信號強度十分敏感，同時必須提取信號的全部特征值，能量消量較大，而在無線傳感網中，可采用多個傳感器節點協作方式提高信號識別性能，更適合周圍變化的信噪比環境[13-14]。但是由于不同傳感器節點之間性能具有差異，采用等值加權方法對每一個特征根據信噪比進行加權，無法反映傳感器節點的多樣性，而且能量消耗比較大，導致節點過早死亡，為此劉愛聲等根據每節點信噪比大小提取不同的特征值，這樣節點的能耗降低，識別性能優于單節點，但該方法忽略了信噪比環境變化情況，適合性較差，所以需要考慮不同特征值所適用的信噪比區間。對圖2中的C42與信噪比的變化關系進行分析可知，當信噪比達到2 dB時，各種信號的C42相當穩定，這樣如果某節點信噪比大于等于2 dB，那么就認為此節點提取特征C42是可靠的，不然就不可靠，這樣信噪比區間和相應的可靠高階累積量見表1。

表1 信噪比區間和相應的可靠高階累積量

從表1可知，信噪比要求由高到底依次為C40、C63、C42、C41。根據表1的結果，本文提出了一種多節點信息融合和協作的信號調制方法，具體流程如圖3所示。

圖3 分布式協作方案的工作流程圖

以4個節點為例，所對應網絡的具體分布式協作方案如下：

（1）搜索信噪比位于[6，+∞)的節點，傳感點節點個數為num1，如果num1=1，那么該節點提取所有特征值；如果num1≥2，在同一節點求取含有相同高階矩的高階累積量。

（2）如果num1=0，查找信噪比位于[4，6)的節點，傳感器節點個數為num2；如果num2=1，那么，該節點提取所有特征值；如果num2=2，則是認為到C40不在穩定信噪比區間，用最大信噪比點來求取C40，并采用另一個節點提取位于穩定區間的C41/C42/C63，由表2，信噪比最大點求取C40/C41，次大點提取C42/C63。同理，當num2=3時，最大的信噪比點來求取C40，次大點求取C42/C63，次次大點求取C41。同理，當num2=4時，最大的信噪比點來求取C40，次大點求取C63，次次大點求取C42，最小信噪比點求取C41。

（3）當num2=0時，查找信噪比位于[2，4)的節點，節點個數是num3。當num3=1，此節點提取所有特征值；當num3=2時，考慮到C40/C63已經不處于穩定的信噪比區間，故用最大的信噪比點來求取C40/C63，另外一個節點提取位于穩定區間的C41/C42。同理，當num3=3或4時，最大的信噪比點來求取C40/C63，次大點求取C42，次次大點求取C41。

（4）當num3=0時，查找信噪比位于[1，2)的節點，節點個數是num4。當num4=1，此節點提取所有特征值；當num4=2或3或4時，考慮到C40/C42/C63已經不處于穩定的信噪比區間，故用最大的信噪比點來求取C40/C42/C63，次大點提取位于穩定區間的C41。

當所有節點的信噪比低于1 dB時，每個傳感器節點都求取所有高階累積量值，然后由中心節點根據信噪比進行加權。

表2 計算量最小的高階累積量組合

2.3 最小二乘支持向量機的分類器設計

分類器可以依據信號特征的觀測值將信號分到不同的調制類別中，最小二乘支持向量機是一種改進的支持向量機，其具有強大的模式識別能力，可以處理復雜的非線性問題，而且具有較好的穩健性和潛在的容錯性，可獲得較高的識別率，因此本文采用最小二乘支持向量機分類器對調制方式進行識別。設訓練集為(xi，yi)，i=1，2，…，n，n表示訓練樣本數，xi∈Rm為樣本輸入，yi∈{1，-1}為輸出，LSSVM在高維特征空間的線性函數為：

式中，w為權值向量，b為偏置量。

根據結構風險最小化原則，綜合考慮擬合誤差和函數復雜度，式（6）變為：

式中，γ為正則化參數；ei為預測誤差。

通過引入Lagrange乘子將式（7）變成無約束對偶優化問題，即

式中，ai拉格朗日乘子。

根據KKT條件，可得到

對非線性分類問題，通過引入核函數轉換到高維特征空間求解，相對于其他核函數，徑向基核函數（RBF）參數少，且性能更好，因此選擇其作為LSSVM的核函數，RBF定義為：

式中，σ為徑向基核函數的寬度參數[15]。

最后，LSSVM分類決策函數為：

3 仿真實驗

3.1 仿真環境

為了測試本文多節點信息融合和協作的信號調制方法的性能，在M atlab 2012的平臺上編程進行仿真實驗。無線傳感器網絡包括4節點，信號波特率1 M b/s，采樣率10 M，400個碼元，載頻3 MHz，滾降系數0.35，蒙特卡洛循環次數2 500，最小二乘支持向量機分類器訓練序列200，測試序列2 000，選取高斯核，核參數10。選擇文獻[9]、加權方法、單節點進行對比實驗，并通過識別率、計算時間、特征平均個數和網絡性能等作為評價標準，比較它們的優劣。

3.2 結果與分析

3.2.1 每個節點提取的特征個數平均值

在不同信噪比環境下，每個節點平均提取特征的見表3。從表可知，在忽略每個高階累積量特征計算量情況下，所有節點平均提取特征個數接近于1，相對于相比加權法，本文方法的傳感器能耗大幅度減少，有效延長節點的使用壽命。

表3 每節點提取的特征平均個數

3.2.2 總識別率比較

不同方案的信號調制方式識別率見表4所示。對表4進行分析可以得到如下結論：

（1）在相同信噪比條件下，多節點聯合性能明顯優于單節點。

（2）在相同信噪比方差，不同均值條件下，4種方法都是均值越大，識別性能越好。

（3）相同信噪比均值，不同方差條件下，隨著方差的增大，本文方案和文獻[9]識別性能均變好，但是本文方案的識別效果更好。

（4）在相同信噪比條件下，當信噪比分布方差較小時，本文方案識別率與加權法相差無幾，都略高于文獻[9]的方案；當信噪比分布方差較大時，本文方案識別率高于加權法和文獻[9]，這表明本文通過最小二乘支持向量機代替文獻[9]中的支持向量機作為分類，可以得到更加理想的信號調制類型識別結果。

表4 不同方案的識別率比較（%）

3.2.3 計算時間比較

對于信號調制識別方法來說，計算時間至關重要，是衡量其性能的一個重要指示，采用M atlab 2012的Tic 和Toc兩個命令統計在相同信號條件，不同方案的運行總時間，它們的結果見表5。對表5進行分析可以得到如下結論：

（1）相對于加權方案，文獻[9]的計算時間相應減少，這主要是由于文獻[9]只提取四個特征，減少了分類器的輸入向量數，大幅度降低了計算量，提高了信號調制的識別效率。

表5 不同方案的計算時間比較s

（2）相對于文獻[9]的方案，本文方案的計算時間進一步降低，這主要是最小二乘支持向量機在優化階段只需要解決一個線性方程式而不是像支持向量機需要求解二次規劃問題，簡化求解流程，加快了求解速度，運行時間減少，可以更好地滿足信號調制類型識別的實時性和在線性要求。

3.2.4 無線傳感網節點個數變化

（1）節點個數增加，以信噪比環境為N（3，5）為例，節點個數與網絡性能變化見表6。從表6可知，隨著節點個數增加，信號調制類型的識別率逐步提高，當節點個數達到一定數量時，新增的節點對性能提升沒多大影響，這主要是由于為本文方案一個特征僅提取一次，并且只會選取其中4個節點來提取特征，因此可以通過添加新特征，充分利用新增節點以進一步提高系統性能。當傳感器節點個數增加時，總時間上升，而單節點的平均時間下降，這主要由于特征值求取更加分散在多節點上導致該種情況出現。

表6 節點個數增加時網絡性能的變化

（2）節點個數減少，以信噪比環境為N（3，5）為例，表中單節點的信噪比是正態分布均值3 dB，節點個數減少時網絡性能的變化，由表7知當傳感網中若干傳感器出現故障，即工作節點減少時，總識別率會下降，但是依然優于單節點。

表7 節點個數減少時網絡性能的變化

4 結束語

為了提高低信噪比環境下的調制識別率，提出了基于一種多節點信息融合和協作的信號調制方式識別方法。首先設計多個傳感器節點協作方案，并提取每節點特征，然后中心節點將各節點特征進行融合，最后采用最小二乘支持向量機建立信號調制分類器。仿真結果表明，相對于其他信號調制識別方法，本文方法提高了信號調制識精度，對信噪比環境具有更好的自適應性，具有更加廣泛的應用前景。

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YANG Dan1，2,LI Chaofeng2,YANG Jian3

1.School of Management,South-Central University for Nationalities,Wuhan 430074,China
2.School of Computer,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China

Aiming at the low recognition rate when SNR is low in single node,a modulation recognition method based on cooperative and information fusion of multi-nodes is proposed in this paper.The cooperative method is designed for wireless sensor networks nodes,and features of each node are extracted,and then feature vector is combined and fused by central node.The classifier of recognizing the signals is established by least squares support vector machine.The simulation results show that the proposed method has improved the recognition rate compared with other methods and has better adaptability to SNR environments.

modulation recognition;distributed cooperative;least squares support vector machine;wireless sensor networks

A

TN929.5

10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0019

YANG Dan,LI Chaofeng,YANG Jian.Modulation recognition based on cooperative and in formation fusion of multi-nodes.Computer Engineering and Applications,2014,50（16）：7-11.

湖北省教育廳科學技術項目（No.QZY 11009）；中南民族大學校基金資助項目（No.YZQ10001）。

楊單（1979—），男，博士生，講師，主要研究領域為計算機網絡、信息管理；李超鋒（1974—），男，博士，副教授，主要研究領域為數據挖掘、計算機網絡；楊健（1975—），男，博士，講師，主要研究領域為網絡安全、信息管理。

2014-01-02

2014-02-24

1002-8331（2014）16-0007-05

CNKI網絡優先出版：2014-03-03,http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0019.htm l