[发明专利]一种矿井多模无线信号精确识别方法

说明书

本发明属于信号识别技术领域，公开了一种矿井多模无线信号精确识别方法，进行矿井通信信号识别：信号预处理、特征参数提取以及分类器低信噪比下信号的识别；矿井无线信道模型分析：大尺度衰落特性分析及小尺度衰落特性分析；基于高阶累积量的特征提取：构建识别的矿井通信信号的二阶矩和四阶矩、二阶累积量四阶累积量归一化特征量，再对衰落信道对高阶累积量的影响进行分析。本发明解决了普通SVM分类器在低信噪比下低识别率的问题，在一定程度上提高了调制识别性能；在信噪比为‑5的三种信道环境下，四种信号的平均识别率均能达到80％；在信噪比大于‑3的三种信道环境下，四种信号的平均识别率均能达到90％。

技术领域

本发明属于信号识别技术领域，尤其涉及一种矿井多模无线信号精确识别方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

矿井巷道是一个特殊的受限空间，其环境与人防和铁路隧道相比复杂恶劣得多，巷道狭窄，地面粗糙，四周环绕着煤和炭石，还有支架、风门、动力线等。与有线通信不同，无线电波在井下巷道传播时折射与反射现象严重，进而会产生严重的多径衰落现象。

随着无线技术的发展，WiFi、3G、4G、5G等无线技术的普及应用已经对人们生活的各个方面产生了巨大的影响。将无线技术应用到煤炭行业的信息化平台建设中，构建相对统一但又充分考虑各系统的独立性和安全性的整体解决方案是非常必要的。WiFi适宜固定场所以及稳定环境下的视频、数据的无线传输，安装布设简单、传输速度高，主要应用于斜巷运输、主副井提升、瓦斯钻场、采掘工作面的视频监控。但是WiFi信号覆盖半径小、穿透能力差，对于复杂、移动、大跨度等环境下的语音、视频和数据的无线传输要求较高或者较难实现[9]。随着4G技术的大规模矿用，井下视频监控、数据采集、信息发布、视频会议等都出现在无线通信系统平台上。不久将来5G技术也将用于矿井通信。

煤矿复杂环境下多模无线通信技术并存成为煤矿信息化发展应用的一种必然趋势。未来的煤矿井下无线技术应用发展趋势将是各种无线技术如WiFi、zigbee、3G、4G、5G等技术之间的不断融合，多模自适应的井下无线通信系统融合是未来矿井复杂环境下应用发展的方向。采用多模无线自适应的通信技术，利用各自不同无线接入技术的特点实现多种网络的融合，需要适配多模无线通信技术并对井下无线网络环境快速适应建模，以保证井下通信系统的稳定性、可靠性和实时性。因此，如何构建矿井复杂环境下多模无线技术自适应匹配与融合是多模无线通信亟待解决的问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：当前对信号调制识别的研究大多基于理想化的高斯白噪声的环境下，所提出的方法也只是适应于理想的仿真信道环境对于低信噪比以及复杂信道环境下的信号识别目前缺乏研究。尤其是矿井下巷道空间狭小岩层对电磁波损耗衰减严重，在这种信道环境下准确的识别出信号调制方式尤为重要，但目前还缺乏这方面的研究。

井下频谱资源上异构网络与复杂无线信号动态共存，现有技术在矿井环境的自动调制识别中无法实现准确的多系统调制识别融合，且普通SVM分类器在低信噪比下低识别率。

解决上述技术问题的难度：

信号调制方式识别的方法主要有两种，一种是基于似然函数以贝叶斯理论和假设检验为主，另外一种就是以信号特征提取的模式识别为主。对于第一种方法需要大量的先验概率作为支持，而且该方法的计算复杂度和空间复杂度都很高难以在实际中普遍应用。另外，频率偏移、相位偏移等参数估计误差也会造成概率分布函数的偏差，导致其识别性能大大受损。针对这些问题，基于特征的调制方式识别方法应运而生，并且逐渐受到研宄人员的关注。然而该方法特征的选取会决定识别的效果，因此信号有效的特征一直是研究者关注的问题。针对井下复杂的信道环境，由于高斯白噪声的高阶累积量为零因此可以作为强特征。经过对矿下信道的分析我们得出了十分接近井下Nakagami信道和大阴影衰落信道的参数。进一步的理论推理最终推导出了在井下这两种信道下对高阶累积量的影响并以公式呈现。这就为我们的方法提供准确的数据样本和信道模型。

解决上述技术问题的意义：