[发明专利]一种多传感器节点分布式协作进行调制识别的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作进行自动调制识别的实现方法，属于通信技术领域。

背景技术

随着通信技术的发展，通信信号在很宽的频带上采用不同的调制方式，同时这些信号的调制参数也不尽相同。数字信号的自动调制识别可以在多种调制信号和有噪声干扰的条件下确定出信号的调制方式，在民用和军用领域都有重要的作用。随着通信信号的体制和调制样式变得更加复杂多样，通信信号的调制识别就显得尤为重要和迫切。

目前，调制方式自动识别的研究方法主要可以分为两类：基于假设检验的最大似然方法和基于特征提取的模式识别方法。基于假设检验的最大似然方法，通过对信号的似然函数进行处理，将得到的似然比与阈值进行比较，完成调制识别功能。基于特征提取的模式识别方法，通常包含两个子系统，一个子系统用于提取信号的特征参数，另一个子系统根据信号的特征参数，采用一定的分类器确定信号的调制类型。

基于特征提取的模式识别方法，在理论上是一种次优的方法，但是其形式通常比较简单，易于实现，而且在某些条件下能够达到近似最优的识别性能。在模型失配的情况下，基于特征提取的模式识别方法要比最大似然法稳健。在基于特征提取的模式识别方法中，用于调制识别的分类器，主要包括人工神经网络、支持向量机、聚类以及其他一些模式识别方法。

目前，大多数调制识别研究仅限于单接收节点，对接收信号集中处理，其识别性能取决于信道的特性和接受信号的强度，存在低信噪比时识别率低及不可靠的缺点。

传感器网络是由部署在作用区域内的、具有无线通信与计算能力的传感器节点通过自组织方式构成的能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。随着传感器网络的兴起，分布式检测，估计及识别算法的优越性受到了越来越多的关注。在信号自动调制识别方面，可以在传感器网络中进行基于似然函数的调制识别方法和基于特征参数的调制识别方法，在基于特征参数的调制识别方法中，利用各个传感器节点之间的相互协作，提高接收信号特征参数的精度，可以提高系统的调制识别率。

发明内容

技术问题：本发明的目的在于提供一种在无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作识别数字调制信号的方法。该方法针对在衰落信道中低信噪比时单接收节点调制识别率低的缺点，利用无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作，提取信号的特征参数，识别出信号的调制方式。与单节点调制识别相比，多传感器节点分布式协作进行调制识别方法在衰落信道中具有更高的识别率，并且节点系统更灵活可靠。

技术方案：本发明的多传感器节点分布式协作进行调制识别的方法包含以下步骤：

a.利用网络中相互协作的多个传感器，分别提取反映调制类型显著差异的特征参数的组合，包括零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值r_max、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差σ_ap、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差σ_dp、零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σ_aa和矩的组合k₂₀；

b.根据接收信噪比的大小设计协作方案，当五个传感器节点相互协作时，基于传感器节点能耗最小的考虑，每个传感器只提取一个特征参数，基于系统整体识别率的考虑，接收信噪比最高的传感器节点提取的特征参数类型，为可以区分最容易产生相互误判的调制方式的那种特征参数，以此类推；最终选择特征参数的原则是：相互协作的五个传感器，按接收信号的信噪比由高到低排序：信噪比最高的提取r_max；次高的提取σ_aa；第三提取σ_dp；信噪比最低的两个传感器节点分别提取σ_ap及k₂₀；

c.当两个传感器协作时，为了降低传感器节点的能耗，每个传感器只提取部分特征参数，其协作方式确立的依据是，区分最容易产生误判的调制方式的特征参数由两个传感器节点各提取一次，其余特征参数仅利用其中一个传感器节点提取一次，对信号的处理过程相似的特征参数由同一个传感器节点提取，每个传感器进行特征参数提取时的具体分配方式为：传感器1提取的特征参数为r_max、σ_aa和σ_dp，传感器2提取的特征参数为r_max、σ_aa和k₂₀；