[发明专利]基于残差网络和频域图形的测控信号调制识别方法有效
申请号: | 202011350799.9 | 申请日: | 2020-11-26 |
公开(公告)号: | CN112565127B | 公开(公告)日: | 2022-07-22 |
发明(设计)人: | 张铭宏;沈雷;赵永宽 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | H04L27/00 | 分类号: | H04L27/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 朱月芬 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 网络 图形 测控 信号 调制 识别 方法 | ||
1.基于残差网络和频域图形的测控信号调制识别方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1、通过数字接收机实现对输入的FM复合调制信号的解调;
步骤2、通过降采样和频谱搬移的方法对信号进行处理;获取处理后的内调制信号频谱和平方谱图形;
步骤3、将频谱特征图像输入残差网络分类器,将信号分为2k带宽的2FSK-FM信号、MPSK-FM信号,128K的MPSK-FM信号和32k带宽的2FSK-FM四类;
步骤4、对上一个分类器的输出标记是MPSK-FM信号的平方谱图像送入分类器,实现对BPSK-FM和QPSK-FM的调制识别;
进一步的,步骤1具体实现如下:
1-1.接收到的复合信号与数控振荡器的正交两路相乘,通过低通滤波器滤除和频分量,得到正交的两路信号Si(n)和Sq(n):
式中,Δf=fc-f0为信号载频与NCO初始频率的差值,θ(n)为数控振荡器输出信号的初始相位,Ts为采样周期,Kf为调频系数,m(k)为内调制信号;
1-2.将Si(n)和Sq(n)通过FM鉴相器得到鉴相误差:
鉴相误差经过二阶环路滤波器滤波后反馈回数控振荡器直至环路达到稳定状态;此时有Δf→0且因此得到稳定状态下的鉴相误差:
Kf和Ts均为常数,因此鉴相后得到的即为内调制信号m(n);
步骤2具体实现如下:
2-1.对经过接收机处理后得到的内调制信号进行下变频并进行降采样处理;并对处理后的信号进行FFT变换,得到不同信号的频谱图形;
2-2.2FSK信号的功率谱密度表达式为:
式中,P1(f)、P2(f)均为单极性基带信号功率谱;可知其功率谱在f=f1,f=f2处均存在单根谱线;
BPSK与QPSK信号的功率谱密度表达式均可写为:
其中P3为双极性基带信号功率谱;
2-3.对内调制信号m(n)进行平方并展开得到:
其中,a(n)、b(n)为双极性码,为初始相位、n为采样点数;因此上式可以改写为:
对于BPSK信号,a(n)、b(n)为相同的双极性码,因此可以改写为:
BPSK信号的平方谱在直流和2倍载频处存在峰值,而对于QPSK信号,a(n)和b(n)并不相同,乘积在正负1之间跳变,因此其功率谱不包含2倍载频分量,仅在直流处存在峰值;
进一步的,步骤3具体实现如下:
3-1.将信号根据调制方式与带宽分为不同带宽的2FSK-FM信号与MPSK-FM信号类标签;
3-2.训练时,通过向信号文件中添加不同功率的噪声形成具有不同信噪比的混合信号,将此混合信号的频谱特征作为训练集,对第一个残差网络进行训练,得到输出实现区分不同带宽的2FSK-FM信号与MPSK-FM信号的能力;
进一步的,步骤4具体实现如下:
4-1.将上一个分类器中输出的MPSK-FM信号进行标记,分为BPSK-FM和QPSK-FM两类信号
4-2.把MPSK-FM信号的平方谱作为输入,对残差网络模型进行训练实现对BPSK-FM和QPSK-FM的二分类。
2.根据权利要求1所述的基于残差网络和频域图形的测控信号调制识别方法,其特征在于对MPSK信号,利用式(7)对其进行平方处理,再对平方后的数据进行FFT,获取平方谱图形特征;对于BPSK信号,a(n)与b(n)为相同的双极性码,因此式(7)改写为:
因此BPSK信号的平方谱在直流和2倍载频处存在峰值,而对于QPSK信号,a(n)与b(n)并不相同,乘积在正负1之间跳变,因此其功率谱不包含2倍载频分量,仅在直流处存在峰值。
3.根据权利要求2所述的基于残差网络和频域图形的测控信号调制识别方法,其特征在于在分类时首先将相同带宽的BPSK与QPSK信号归为一类,并标记为MPSK;将信号经过频谱搬移与降采样处理后得到的频谱图输入残差网络模型1,实现对不同带宽的FASK和MPSK信号的区分;之后对识别为MPSK信号的数据进行平方谱图形数据获取,输入残差网络模型2,利用平方谱图形区分BPSK和QPSK信号;
训练时通过向信号文件中和添加不同功率的噪声形成具有不同信噪比的混合信号,将此混合信号作为训练集;
最后将未知信号的内调制频谱图形输入训练网络,完成对未知信号的分类。
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