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    Levy噪聲下基于自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)隨機(jī)共振的4 FSK信號檢測

    2022-04-25 12:12:32張亞麟王輔忠
    計算機(jī)測量與控制 2022年4期
    關(guān)鍵詞:誤碼率級聯(lián)共振

    張亞麟,王輔忠

    (天津工業(yè)大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,天津 300387)

    0 引言

    1981年,Benzi等人[1]在研究周期性回歸冰河期問題時提出了隨機(jī)共振這一概念,該概念的提出克服了傳統(tǒng)信號提取中將噪聲作為干擾的局限性,描述了非線性系統(tǒng)中由噪聲引起的信號增強(qiáng)現(xiàn)象[2-3]。近40年來,它被廣泛應(yīng)用于圖像處理[4-5]、化學(xué)[6]、傳感器[7]、機(jī)械故障檢測[8]、信號檢測與提取[9-10]等領(lǐng)域。在通信領(lǐng)域,隨機(jī)共振常用于噪聲背景下的微弱信號檢測[11-12],因?yàn)殡S機(jī)共振系統(tǒng)能夠能夠?qū)⒃肼暷芰哭D(zhuǎn)移到信號當(dāng)中,對信號有一定的增強(qiáng)作用,所以其應(yīng)用不斷擴(kuò)展。對于研究模擬信號的隨機(jī)共振理論推導(dǎo)和仿真模型在30年來已逐漸趨于完善,但對數(shù)字信號而言隨機(jī)共振系統(tǒng)的研究還相對較少,因此,在當(dāng)前數(shù)字集群通信環(huán)境下的理論與技術(shù)發(fā)展中,研究如何在Levy噪聲背景下提取數(shù)字信號并降低數(shù)字信號誤碼率就顯得尤為重要。

    4 FSK信號全稱為“四進(jìn)制頻移鍵控信號”[13]。4 FSK調(diào)制解調(diào)技術(shù)是DMR協(xié)議的關(guān)鍵核心技術(shù),也是數(shù)字通信中常用的一種調(diào)制方式。該調(diào)制是是一種恒定的包絡(luò)調(diào)制,是一種可以用多個不同的載波頻率代表各種數(shù)字信息的調(diào)制模式。該調(diào)制具有一定的抗干擾性能[14]。一般來說,4 FSK調(diào)制和解調(diào)通常由濾波器、包絡(luò)檢測器、采樣決策裝置和邏輯電路組成。多個系統(tǒng)代碼誤碼率隨著系統(tǒng)進(jìn)制數(shù)的增加而增加。當(dāng)比特能量固定時,誤碼率隨著基數(shù)的增加而降低。因此,在有噪聲的信道傳輸中仍存在誤碼率較高的現(xiàn)象。

    傳統(tǒng)的去噪方法通常是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多重分形理論和小波閾值算法[15-17]。在濾除噪聲的同時,原始信號中的有用信息也被濾掉,從而增加了信號傳輸中的誤碼率,降低了信號傳輸?shù)馁|(zhì)量。而隨機(jī)共振系統(tǒng)能夠利用噪聲放大弱信號從而達(dá)到抑制噪聲的目的。進(jìn)行信號仿真檢測時,通常需要模擬環(huán)境噪聲,本文選用了更加符合現(xiàn)實(shí)的Levy噪聲作為仿真檢測的背景噪聲,與理想分布的高斯白噪聲不同,Levy噪聲具有很強(qiáng)的沖擊性,更加符合真實(shí)信道環(huán)境。

    本文根據(jù)4 FSK信號的特點(diǎn),提出了Levy噪聲下基于自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)隨機(jī)共振隨機(jī)共振理論的4 FSK信號提取方法。以4 FSK信號為研究對象,采用四階Runge-Kutta算法,通過自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng),進(jìn)行信號的提取與誤碼率的檢測,研究隨機(jī)共振方法相較于傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性,從而拓展隨機(jī)共振的應(yīng)用領(lǐng)域。

    1 Levy噪聲的分布函數(shù)及頻譜

    Levy噪聲也被稱為α噪聲,是由Levy等人在1934年研究中心極限定理和大數(shù)定律時提出的。與服從理想分布的高斯噪聲不同,Levy噪聲是唯一滿足廣義中心極限定理分布的噪聲。Levy噪聲作為一種典型的具有漸近冪律行為的噪聲模型,近年來受到了越來越多的關(guān)注[18-19]。Levy噪聲可用參數(shù)化方法對其進(jìn)行描述[20],其分布的特征函數(shù)表達(dá)式如下:

    (1)

    式(1)中,α代表特征指數(shù),取值區(qū)間為(0,2],該參數(shù)決定了噪聲分布的拖尾性和脈沖性。其拖尾性隨著α的增大而增大,脈沖性隨著α的增大而減小。β代表對稱參數(shù),取值區(qū)間為[-1,1],該參數(shù)決定了Levy噪聲分布的對稱性,當(dāng)β=0時,呈對稱分布。σ代表尺度參數(shù),取值區(qū)間為(0,+∞),該參數(shù)決定了噪聲分布樣本點(diǎn)偏離μ的離散程度。μ代表位置參數(shù)控制著噪聲分布的左右移動。當(dāng)α等于1,β等于0時,此時噪聲服從柯西分布;當(dāng)α等于2,β等于0時,此時噪聲服從高斯分布。圖1為不同Levy噪聲參數(shù)下的概率密度函數(shù)分布圖。

    圖1 不同Levy噪聲參數(shù)下的概率密度函數(shù)

    Chambers-Mallows-Stuck(CMS)方法生成的Levy分布隨機(jī)變量X的表達(dá)式如下:

    (2)

    式(2)中,V服從區(qū)間(-2π,2π)的均勻分布,W服從均值為1的指數(shù)分布,V和W相互獨(dú)立。其中Bα,β和Sα,β的表達(dá)式如下:

    (3)

    (4)

    參數(shù)α分別為0.5,1,1.5,2時的Levy穩(wěn)定噪聲分布如圖2所示。從圖中可以看出Levy噪聲參數(shù)越小時,沖擊性越強(qiáng),使得在SR系統(tǒng)中運(yùn)動的布朗粒子會沖出非線性勢函數(shù)的運(yùn)動軌跡范圍,因此在實(shí)際模擬中需要根據(jù)系統(tǒng)以及信號的實(shí)際情況進(jìn)行截斷。

    圖2 不同參數(shù)α下的Levy噪聲分布

    2 4 FSK的調(diào)制與調(diào)制

    2.1 4 FSK模型

    頻移鍵控(FSK)是利用載波頻率變化來傳輸數(shù)字信息。它是一種利用數(shù)字基帶數(shù)字信號的離散值特征來鎖定載波頻率以傳輸信息的數(shù)字調(diào)制技術(shù)。由接收端接收到的載波信號被轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,從而完成數(shù)字信息的傳輸。由于易于實(shí)現(xiàn),具有較好的抗噪聲和抗褪色能力而得到了廣泛的應(yīng)用。

    4 FSK是多頻移位鍵控(MFSK)的一種典型形式。通過增加正弦波的不同數(shù)、不同頻率和正弦振幅,可以形成四頻調(diào)制模型。該表達(dá)式如下:

    S(t)=m1(t)Acos(2πf1t+φ1)+

    m2(t)Acos(2πf2t+φ2)+m3(t)Acos(2πf3t+φ3)+

    m4(t)Acos(2πf4t+φ4)

    (5)

    2.2 4 FSK調(diào)制

    4 FSK調(diào)制是一個恒定的包絡(luò)調(diào)制。在第四元符號區(qū)間內(nèi),被調(diào)制信號的載波頻率是4個可能的離散值之一。每個載波頻率對應(yīng)兩個二進(jìn)制符號,二進(jìn)制位流首先通過串行到并行的轉(zhuǎn)換生成兩個并行位,相當(dāng)于轉(zhuǎn)換為四元符號。然后每兩位映射到4 FSK信號波形中的一個,從而完成4 FSK調(diào)制。根據(jù)DMR標(biāo)準(zhǔn),二進(jìn)制位與四元符號之間的關(guān)系如表1所示。

    表1 二進(jìn)制符號對4 FSK信號的映射

    四頻調(diào)制具有4個不同的載波頻率,對應(yīng)于4個不同的數(shù)字信號,并且在一個符號時間內(nèi)只傳輸一個頻率。其實(shí)現(xiàn)原理如圖3所示。

    圖3 4 FSK調(diào)制原理圖

    當(dāng)輸入值為0、1、2、3時,4 FSK調(diào)制信號如下:

    (6)

    2.3 4 FSK解調(diào)

    常用的4 FSK解調(diào)方法有很多,主要分為相干(同步)解調(diào)和非相干解調(diào)。相干解調(diào)也稱為同步檢測,適用于所有線性調(diào)制信號的解調(diào)。實(shí)現(xiàn)相干解調(diào)的關(guān)鍵是,接收機(jī)需要恢復(fù)一個與被調(diào)制的載波嚴(yán)格同步的相干載波?;謴?fù)載波的性能與接收機(jī)的解調(diào)性能直接相關(guān)。非相干解調(diào)也被稱為包絡(luò)檢測。信封檢測是為了直接從無相干載波的調(diào)制波形的振幅中恢復(fù)原始的調(diào)制信號。本文采用包絡(luò)檢測技術(shù),實(shí)現(xiàn)了4 FSK信號解調(diào)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是,接收機(jī)不需要產(chǎn)生與發(fā)射機(jī)具有相同頻率的相干載波,且實(shí)現(xiàn)簡單、高效。4 FSK包絡(luò)檢測解調(diào)的原理如圖4所示。

    圖4 4 FSK解調(diào)原理圖

    3 隨機(jī)共振系統(tǒng)模型

    3.1 三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振模型

    三穩(wěn)態(tài)動力系統(tǒng)可以用非線性朗之萬方程(LE)表示,考慮外力和Levy噪聲驅(qū)動的三穩(wěn)模型,如下方程所示:

    dx/dt=-dU(x)/dt+Aε(t)+Dξ(t)

    (7)

    式中,ε(t)為本文輸入振幅為A的4 FSK信號,ξ(t)為強(qiáng)度為D的Levy噪聲,經(jīng)典的三穩(wěn)態(tài)勢函數(shù)描述如下:

    U(x)=ax2/2-bx4/4+cx6/6

    (8)

    其中:a、b和c為勢參數(shù)。圖5表示參數(shù)a、b和c對勢分布的影響。從圖5可以看出3個參數(shù)隨著x的變化對勢分布的影響。值a和b影響兩側(cè)勢井的清晰度。當(dāng)a值越大b值越小時,勢井會變得越平坦。值c會影響勢壘的陡度,隨著c值的增加,勢函數(shù)兩邊將逐漸變得陡峭。

    圖5 不同參數(shù)a,b,c下的勢函數(shù)U(x)

    在這種情況下,方程可如下所示:

    dx/dt=-ax+bx3-cx5+Aε(t)+Dξ(t)

    (9)

    方程(9)表示了具有傳統(tǒng)反射對稱第六勢的一個變量的非線性朗之萬方程,形成了經(jīng)典的三穩(wěn)定SR模型??梢员砻?,系統(tǒng)輸出x由電位、輸入信號和噪聲決定。隨隨力在這種非線性三穩(wěn)勢中發(fā)揮著積極的作用,將部分噪聲能量轉(zhuǎn)化為信號能量,從而提高信號能量。當(dāng)信號振幅非常小時,在沒有噪聲的前提下,粒子將在3個勢阱中的任何一個中。此時,調(diào)整系統(tǒng)不足以使粒子從一個勢阱過渡到另一個勢阱。通過施加周期性的驅(qū)動力和隨機(jī)力,粒子可以通過高度穿過勢壘,使系統(tǒng)的輸出在3個勢阱之間形成大規(guī)模的連續(xù)躍遷運(yùn)動,從而出現(xiàn)隨機(jī)共振現(xiàn)象。只有當(dāng)電勢處于與周期力相匹配的最優(yōu)條件下時,周期力和隨機(jī)力才能放大粒子的振蕩,并增強(qiáng)周期信號。同時,通過調(diào)整勢參數(shù)a、b、c的值,可以實(shí)現(xiàn)三穩(wěn)態(tài)勢函數(shù)的直接參數(shù)控制。然而,在模擬中,調(diào)整勢參數(shù)a、b和c的值不需要設(shè)置復(fù)雜的限制。該自適應(yīng)算法可以更直觀、更方便地找到最佳參數(shù)值。

    為了達(dá)到對4 FSK信號最好的處理效果,在三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,采取三穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)級聯(lián)[19]的方法,建立了級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型,對于級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振已有學(xué)者進(jìn)行了該方面的相關(guān)研究,將兩個或者兩個以上隨機(jī)共振系統(tǒng)級聯(lián)在一起,使得信號多次經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng),從而使得系統(tǒng)內(nèi)的噪聲能量不斷地向信號能量轉(zhuǎn)移。式(10)表示了級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)方程:

    (10)

    級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)如圖6所示。

    圖6 多級級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)圖

    當(dāng)i>2時,xi(t)既是上一級隨機(jī)共振系統(tǒng)的系統(tǒng)輸出,也是下一級隨機(jī)共振系統(tǒng)的系統(tǒng)輸入,本文主要研究兩級的級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型對4 FSK信號的提取,以誤碼率為評價指標(biāo)分析系統(tǒng)的作用效果。

    3.2 自適應(yīng)算法

    圖7 自適應(yīng)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振方法流程圖

    圖8 基于自適應(yīng)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)的4 FSK信號處理流程圖

    本文采用四階Runge-Kutta算法對朗之萬方程(LE)進(jìn)行數(shù)值計算,其數(shù)學(xué)分析步驟如式(11)所示:

    (11)

    式中,y為系統(tǒng)處理的信號,s為摻雜Levy噪聲的系統(tǒng)輸入4 FSK信號,h為該算法的步長,其中h=1/fs。a、b和c是四階龍格-庫塔算法中的直接控制勢參數(shù)。

    4 Levy噪聲下4 FSK信號的自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振響應(yīng)

    圖9(a)為4 FSK信號傳統(tǒng)調(diào)制解調(diào)模型,圖9(b)為4 FSK信號自適應(yīng)級聯(lián)隨機(jī)共振調(diào)制解調(diào)模型,本文的參數(shù)調(diào)節(jié)和設(shè)置均基于以下兩個模型。

    圖9 信號傳輸系統(tǒng)模型圖

    實(shí)驗(yàn)仿真中,使用隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生4 FSK信號基碼,并通過頻率調(diào)制生成4 FSK調(diào)制信號圖,如圖10所示。

    圖10 4 FSK數(shù)字基碼與調(diào)制信號時域圖

    固定Levy噪聲的參數(shù)α、β、σ和μ分別為1.65、0、1和0,噪聲強(qiáng)度D為0.8,4 FSK信號幅度A為1,其4個頻率f0、f1、f2和f3分別為0.02 Hz、0.04 Hz、0.08 Hz和0.16 Hz,采樣頻率fs為10 Hz。圖11(a)和(b)分別表示系統(tǒng)輸入信號的時域分布圖和頻域分布圖,從圖中可以看出4 FSK時域信號完全淹沒在Levy噪聲當(dāng)中,而在頻率分布圖中雖然可以觀察到信號的特征頻率,但是頻譜脈沖過于集中在低頻帶上,在信號處理中容易混雜在一起,導(dǎo)致原始信號無法恢復(fù)。

    圖11 隨機(jī)共振系統(tǒng)輸入信號時域頻域分布圖

    為了更好地提高自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)的有效性,本文對4 FSK信號進(jìn)行了預(yù)處理,并通過濾波器將其分為4個單獨(dú)的信號分別通過自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)。設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)a、b和c的掃描間隔為(0,1]、(0,1]和(0,1]。參數(shù)a、b和c的掃描步長均為0.01,本文將最后的誤碼率作為信號質(zhì)量改善的指標(biāo),將預(yù)處理的單個頻率信號與經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)后的單個頻率信號進(jìn)行對比,得到系統(tǒng)輸入輸出對比圖如圖12~15所示。

    圖12 隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出f0信號時域頻域分布對比圖

    從圖12中可以看出,f0信號經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)后的時域圖毛刺相較經(jīng)過系統(tǒng)之前明顯減少且頻率圖中的頻譜峰值從7.8×104增加到1.04×105。頻譜達(dá)到最高點(diǎn)時的a,b和c值分別為0.1、0.3和0.8。與圖12相似,在圖13、14和15中,時域圖都變得更加清晰、毛刺更少,不再被Levy噪聲完全淹沒。頻域最高幅值也從更為突出,噪聲的能量轉(zhuǎn)移到信號能量之中,證實(shí)了隨機(jī)共振的有效性。其中圖13的頻譜幅值由輸入的4.47×104增大至6.17×104。圖14的頻譜幅值由輸入的6.89×104增大至7.85×104。其中圖15的頻譜幅值則由輸入的5.06×104減小至4.36×104。雖然圖15的頻率幅值相較未經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)的信號略小,但時域仍然比未經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)的信號要更為清晰。頻譜值減小的原因在于隨機(jī)共振對低頻信號的作用明顯要優(yōu)于高頻信號,因此經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)的高頻率f3信號會比低頻的f0信號效果要略差一些。

    圖13 隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出f1信號時域頻域分布對比圖

    圖14 隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出f2信號時域頻域分布對比圖

    圖15 隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出f2信號時域頻域分布對比圖

    自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出信號經(jīng)過包絡(luò)檢波器并解調(diào)的圖形如圖16(a)所示。經(jīng)傳統(tǒng)調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)模型的圖形如圖16(b)所示。

    圖16 兩種模型解調(diào)信號對比圖

    考慮到Levy噪聲的影響,進(jìn)行了500次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),得到了仿真中系統(tǒng)輸出的平均誤碼率。信號經(jīng)4 FSK自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型解調(diào)后相比傳統(tǒng)模型誤碼率平均降低了4%。

    5 結(jié)束語

    本文基于隨機(jī)共振原理設(shè)計了一種Levy噪聲下4 FSK信號自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)的新方法,在4個支路上分別加上三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng),4個支路都發(fā)生了隨機(jī)共振現(xiàn)象,大幅提高載波的頻譜幅值同時降低了4 FSK信號的誤碼率,相比于傳統(tǒng)的解調(diào)方式有著很大的提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在Levy噪聲背景下可以通過調(diào)節(jié)隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)a、b和c來實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振現(xiàn)象;與傳統(tǒng)的解調(diào)方法相比,自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振方法更能從含有噪聲的原始信號中識別4 FSK信號,誤碼率相比于傳統(tǒng)模型降低了4%。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明自適應(yīng)級聯(lián)三穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)可以作為Levy噪聲背景下提取4 FSK信號的有效方法。本文研究了Levy噪聲下數(shù)字信號提取的研究,下一步將對數(shù)字圖像信號的檢測進(jìn)行研究。

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