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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)字調(diào)制信號的自動識別

    2017-03-21 21:21:16周明江王繼武
    科技創(chuàng)新導報 2017年1期
    關鍵詞:模式識別特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡

    周明江++王繼武

    摘 要:該文在采用MATLAB生成FSK、PSK等常用數(shù)字調(diào)制信號的基礎上,進一步詳細分析了各種常用數(shù)字調(diào)制信號的基本瞬時特征,提取出了可用于區(qū)分各種常用數(shù)字調(diào)制信號的5個特征參數(shù),并將特征參數(shù)映射為常用數(shù)字調(diào)制信號,依據(jù)特征參數(shù)將神經(jīng)網(wǎng)絡技術運用于常用數(shù)字調(diào)制信號的自動識別,實驗證明此方法能較好識別常用數(shù)字調(diào)制信號,效果良好。

    關鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡 特征提取 模式識別

    中圖分類號:U495 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2017)01(a)-0115-05

    隨著通信技術的飛速發(fā)展,出現(xiàn)了適用于不同背景環(huán)境的通信標準,每種標準都有其特定的調(diào)制方式和工作頻段,為了滿足人們實現(xiàn)不同標準間互通的需求,軟件無線電技術應運而生。它利用可升級、可替代的軟件來完成盡可能多的通信功能硬件模塊,將多種類型的信號處理基于一體。為了能夠處理不同類型的調(diào)制信號,必須首先識別出信號的調(diào)制類型,然后才能進行下一步處理。因此,調(diào)制信號的自動識別技術,就成了軟件無線電技術中的關鍵。

    神經(jīng)網(wǎng)絡具有的信息分布式存儲、大規(guī)模自適應并行處理和高度的容錯性等特點,是用于模式識別的基礎。特別是其學習能力和容錯性對不確定性模式識別具有獨到之處。其中BP網(wǎng)絡長期以來一直是神經(jīng)網(wǎng)絡分類器的熱點,由于它理論發(fā)展成熟,網(wǎng)絡結構清晰,因此得到了廣泛應用?;贏.K. Nandi和E.E. Azzouz從瞬時頻率、瞬時幅度和瞬時相位中提取的特征參數(shù),我們就可以用神經(jīng)網(wǎng)絡對常用的數(shù)字調(diào)制信號進行自動分類。

    1 神經(jīng)網(wǎng)絡

    根據(jù)T. Koholen的定義:“人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡,它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體做出交互反應?!比斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡是在現(xiàn)代神經(jīng)學研究成果的基礎上發(fā)展起來的模仿人腦信息處理機制的網(wǎng)絡系統(tǒng),它由大量簡單的人工神經(jīng)元廣泛連接而成,反映了人腦功能的若干特性,可以完成學習、記憶、識別和推理等功能。

    2 數(shù)字調(diào)制信號特征參數(shù)的提取

    計算機處理的信號都是對調(diào)制信號采樣后的采樣信號序列,因此設采樣序列為(n=0,1,2,…,Ns),采樣頻率為。對采樣序列進行希爾伯特變換,得如下解析表達式:

    (1)

    采樣序列的瞬時幅度:

    (2)

    瞬時相位:

    (3)

    由于是按模計算相位序列,當相位的真值超過,按模計算相位序列就會造成相位卷疊。載波頻率引起的線性相位分量,是造成相位卷疊的主要因素。因此,必須對進行去相位卷疊。去相位卷疊后的相位序列為,再對進行去線性相位運算,得到真正相位序列。瞬時頻率為:

    (4)

    在上述基礎上,提取下面5個特征參數(shù)。

    (1)是被截取信號片段的零中心歸一化瞬時幅度的譜密度的最大值,定義為:

    (5)

    其中為零中心歸一化瞬時幅度在t=i/fs(i=1,2,…,Ns)時刻的值;為采樣速率;為每一個信號樣本采樣點的樣本個數(shù)。定義如下:

    -1 (6)

    其中:

    , (7)

    (2)為非弱信號段中瞬時相位非線性分量的絕對值的標準偏差,定義如下:

    (8)

    其中為經(jīng)過零中心化處理后瞬時相位的非線性分量在時刻的值;為判斷弱信號段的一個幅度判決門限電平,在門限以下信號對噪聲非常敏感,這里取;C為全部取樣數(shù)據(jù)中大于判決門限的樣本數(shù)據(jù)的個數(shù)。

    (3)為非弱信號段中瞬時相位非線性分量的標準偏差,定義如下:

    (9)

    (4)為零中心歸一化非弱信號段瞬時幅度絕對值的標準偏差,定義如下:

    (10)

    (5)為零中心歸一化非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差,定義如下:

    (11)

    其中,,,,rs為數(shù)字序列的符號速率。

    3 基于BP網(wǎng)絡的數(shù)字調(diào)制信號的自動識別

    把BP網(wǎng)絡應用于數(shù)字調(diào)制信號的自動識別,是應用了其簡單的結構和非線性映射的本質(zhì)。將特征參數(shù)映射成與其對應的調(diào)制信號,是此方法的基本思路。

    3.1 調(diào)制信號識別的基本原理

    由上述得到的5個特征參數(shù)區(qū)分多種數(shù)字調(diào)制信號的原理,可用圖1簡單示意。

    用于區(qū)分是否包含幅度信息的信號;用于區(qū)分是否包含絕對相位信息的信號;用于區(qū)分是否包含直接相位信息的信號;用于區(qū)分是否包含絕對幅度信息的信號;用于區(qū)分是否包含絕對頻率信息的信號。

    3.2 BP網(wǎng)絡

    BP網(wǎng)絡結構上是一個多層感知器,其基本算法是反向傳播算法,反向傳播(BP)算法是一種有師學習算法,BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播兩部分組成,在正向傳播過程中,輸入向量從輸入層經(jīng)過隱含層神經(jīng)元的處理后,傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果在輸出層得不到期望輸出,則轉入反向傳播,此時誤差信號從輸出層向輸入層傳播并沿途調(diào)整各層間連接權值和閾值,以使誤差不斷減小,直到達到精度要求。

    標準的BP算法如下(以單隱層結構為例)。

    W和b分別為輸入層與隱層神經(jīng)元之間的權值和閾值;x為輸入層的輸入;u和v分別為隱層的輸入和輸出;為輸出層的輸入;為隱層與輸出層之間的權值;y為網(wǎng)絡的實際輸出;d為網(wǎng)絡的期望輸出;e為誤差。

    (1)正向傳播過程。

    輸入層:特征參數(shù)向量組x為網(wǎng)絡的輸入。

    隱含層:其輸入值u為輸入層的加權和(當網(wǎng)絡為單隱層時)。

    (12)

    輸出為:

    (13)

    式中為神經(jīng)元的激勵函數(shù),通常為Sigmoid函數(shù)。

    (14)

    輸出層:輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)通常為線性函數(shù),所以輸出值為輸入值的加權和。

    (15)

    由y和d求出誤差e。若e滿足要求或達到最大訓練次數(shù),則算法結束,網(wǎng)絡完成訓練,否則進入反向傳播過程。

    (2)反向傳播過程。

    首先定義誤差函數(shù):

    (16)

    BP學習算法采用梯度下降法調(diào)整權值,每次調(diào)整量為:

    (17)

    式中,η為學習率,0<η<1。由此式可以得到權值修正量公式。

    ①對于輸出層與隱含層之間的權值修正量:

    (18)

    其中

    ②對于隱含層與輸入層之間的權值修正量:

    (19)

    式中,則下一次迭代時:

    (20)

    (21)

    (3)BP網(wǎng)絡的設計。

    由神經(jīng)網(wǎng)絡理論可知,具有至少一個帶偏差的S形隱含層和一個帶偏差的線性輸出層的網(wǎng)絡,能夠逼近任意的有理函數(shù)。因此該設計采用3層網(wǎng)絡結構。

    ①輸入層:輸入層神經(jīng)元的個數(shù)就是輸入向量的維數(shù)。

    ②隱含層:根據(jù)經(jīng)驗公式,隱含層神經(jīng)元個數(shù)M與輸入層神經(jīng)元個數(shù)N大致有如下關系:M=2N+1,又考慮到計算精度的問題,因此隱層設計為5。一般說來,隱節(jié)點越多,計算精度越高,但是計算時間也會越長。

    ③輸出層:一般說來輸出層神經(jīng)元的個數(shù)等于要識別的調(diào)制類型的個數(shù),但是還要具體情況具體分析。

    結合該次設計實際,網(wǎng)絡采用1-5-2結構。

    (4)神經(jīng)網(wǎng)絡方法實現(xiàn)自動調(diào)制識別的步驟。

    在此將該文方法實現(xiàn)的步驟歸納如下。

    ①由接收到的調(diào)制信號求其采樣序列,進而得到其復包絡。

    ②由信號的復包絡求其瞬時幅度,順勢相位和瞬時頻率。

    ③由信號的瞬時參量求其5個特征參數(shù)。

    ④用信號的特征參數(shù)向量組訓練網(wǎng)絡。

    ⑤用訓練好的網(wǎng)絡對調(diào)制信號進行自動識別。

    (5)MATLAB仿真。

    為對用神經(jīng)網(wǎng)絡進行調(diào)制信號自動識別的方法進行性能驗證,下面對2FSK和2PSK做MATLAB仿真試驗:基帶信號的碼元速率為50 kHz,載波頻率為150 kHz,采樣速率為1 200 kHz,對于2FSK信號,載波之差為50 kHz。將網(wǎng)絡調(diào)整到最佳狀況,對網(wǎng)絡進行了100次的仿真訓練,隨機抽取了一組數(shù)據(jù)的收斂均方誤差曲線如圖2所示。

    對訓練好的網(wǎng)絡進行性能測試。仿真識別實驗分別對2FSK和2PSK信號采用SNR=10 dB,15 dB,20 dB和∞ 4組數(shù)據(jù)進行。在對網(wǎng)絡進行了100次仿真識別的基礎上得到以下數(shù)據(jù),見表1。

    由表1可以看出,用標準BP算法訓練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡,對2PSK信號有著較理想的識別成功率,在信噪比等于10 dB的情況下,依然可以達到99.5%以上的識別成功率。而對2FSK信號的識別成功率就不盡如人意,雖然在信噪比等于20 dB的情況下可以完全識別信號,但在信噪比等于10 dB的情況下,識別率較低。

    4 結語

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)字調(diào)制信號自動識別的研究雖然初見成果,但是整體上看,它未對更多的調(diào)制類型進行測試,而且對某些類型的調(diào)制信號識別的效果還不甚理想。在仿真試驗中,不可避免地出現(xiàn)了收斂速度慢、存在局部極小值和概率極小的不收斂現(xiàn)象這3個BP網(wǎng)絡本質(zhì)上的缺陷。采用改進的BP算法或者其他神經(jīng)網(wǎng)絡可以改善網(wǎng)絡性能和提高識別成功率。

    神經(jīng)網(wǎng)絡用于調(diào)制識別方法的可行性已初見端倪,與其他方法相比,神經(jīng)網(wǎng)絡具有的信息分布式存儲、大規(guī)模自適應并行處理和高度的容錯性等特點,使其非常適合于調(diào)制識別,而且它簡單有效,極易用軟件或硬件實現(xiàn),相信神經(jīng)網(wǎng)絡技術能夠在軟件無線電領域發(fā)揮它獨特而重要的作用。

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