基于1D-CNN的BPSK调制信号相位跳变检测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于1D‑CNN的BPSK调制信号相位跳变检测方法，旨在保证较低误码率的同时，提高相位跳变检测速度。实现步骤为：获取一维卷积神经网络训练集；获取两个指示相反相位跳变的相位跳变标签集；设定一维卷积神经网络；用获取的训练集和两个相位跳变标签集分别对一维卷积神经网络进行训练；获取待检测序列；设定判决阈值；使用一维卷积神经网络对待检测序列进行检测并对检测结果进行阈值判断；获取相位跳变检测结果序列。本发明专利技术具有在保证较低误码率前提下检测速度快，鲁棒性较好，并且对待检测BPSK调制信号起始位置无要求的优点，可用于卫星通信、深空通信。

【技术实现步骤摘要】
基于1D-CNN的BPSK调制信号相位跳变检测方法
本专利技术属于数字通信与信号处理领域，涉及一种调制信号相位跳变检测方法，具体涉及一种基于一维卷积神经网络的BPSK调制信号相位跳变检测方法，可用于卫星通信和深空通信。技术背景数字通信是一种用数字信号作为载体来传输消息，或用数字信号对载波进行数字调制后再传输的通信方式。数字信号的调制和解调在数字通信领域占据着相当重要的地位，对于一个待传送的原始基带数据，在数字通信系统的发送端将对原始基带数据进行数字调制以生成调制信号，在接收端则对调制信号进行解调以将原始基带数据恢复出来。数字调制方式可分为PSK、FSK和ASK等几大类，其中PSK为相移键控，是利用载波的相位变化来传递数字信息的，调制前后信号的振幅和频率保持不变，仅相位发生变化。以BPSK调制信号为例，在BPSK调制方式下，取码元为“1”时，调制后载波与未调载波同相；取码元为“0”时，调制后载波与未调载波反相。可知码元“1”和码元“0”在经调制后载波相位差180度。BPSK信号一般可表示为一个双极性全占空矩形脉冲序列与一个正弦载波相乘，即：ebpsk(t)＝s(t)sin(ωct)其中s(t)是一个双极性全占空矩形脉冲序列，是原始基带数据对应到波形上的结果；sin(ωct)为载波，此时载波频率为ωc；ebpsk(t)是对s(t)数字调制后的结果，即BPSK调制信号。由BPSK调制中码元“1”和码元“0”在经调制后再把相位相差180度，可知存在符号变化的两相邻码元之间必然存在相位跳变，这为存在符号变化的两相邻码元的分割提供了依据，也为后续对BPSK调制信号的解调提供了重要的参考信息，故对于BPSK调制信号中相位跳变点的检测具有一定的实际意义。BPSK调制信号中相位跳变点的检测与时间相关联的相位跳变具有明显的非平稳信号特征，因此采用非平稳信号分析中的时频分布可以直接对相位跳变处的信号瞬时频谱进行分析，并通过将相位跳变特征与时频分布幅度建立映射关系，达到检测相位跳变值的目的，为方便分析，假设BPSK信号在时刻t0处有相位跳变,且跳变值为π。采用伪魏格纳-威利分布(PWVD)形式,使用矩形计算窗口对信号进行取样，矩形时域窗口的宽度为T。当信号的相位跳变点位于时域计算窗口以外时，信号的时频分布是一个与时间t无关的常量；当信号相位的跳变点位于时域计算窗口内部时，对时频分布的计算分为两种情况；一种是计算窗口的中心与相位突变点重合，第二种是计算窗口的中心偏离相位突变点。首先考虑第一种情况。可以证明当矩形计算窗口的中心与相位跳变点重合时，信号的时频分布形式为对上式在瞬时频率位置取极限，得到时频分布为以上的分析表明：当信号的相位不发生跳变时，在瞬时频率处时频分布的幅度为常数，而相位发生突变时，处在相位突变点附近的信号时频分布的幅度将发生明显改变。对于第二种情况,即计算窗口中心偏离相位跳变点时的时频分布。设时域窗口的中心与相位跳变点的距离为τ/2(τ>0)，通过计算可得，信号的PWVD变换结果为对其进行化简得分析结果表明：在相位跳变点附近，信号PWVD分布幅度是一个与参数|τ|有关的折线。随着时域计算窗口的滑动，在相位跳变点附近，信号时频分布的峰值向着相位跳变点的方向连续减小，最终在该点处达到极小值。信号相位跳变的出现使得原有恒定的时频分布的峰值出现对称的三角形缺口，缺口的宽度等于对信号进行时频表示时所采用的时频计算窗口宽度，而缺口的顶点恰好对应信号的相位跳变点。利用时频表示的峰值检测方法，可以对信号的相位跳变提供较高的识别精度。采用较宽的时域计算窗口可以有效的提高相位跳变的检测精度，但是这里对窗口宽度进行选择的限制是不能大于频率跳变点之间的距离，在实际检测时窗口宽度不能大于两个码元的宽度，因而制约了对BPSK调制信号的相位跳变检测速度。王红星等人2011年在《吉林大学学报工学版》第41卷第5期发表的论文“基于时频分布的扩展的二元相移键控信号解调算法”中，提供了一种利用数学建模来检测BPSK调制信号相位跳变的方法，此方法建立了BPSK信号相位跳变与时频分布幅度的关系模型，用矩形窗在BPSK调制信号上滑动来检测相位跳变。但是该方法矩形窗的宽度不能超过两个频率跳变之间的距离，这一特点导致其对BPSK调制信号的检测速度较慢。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术存在的不足，提供了一种基于1D-CNN的BPSK调制信号相位跳变检测方法，旨在保证较低误码率的同时，提高检测速度。为实现上述的目的，本专利技术采取的技术方案包括如下步骤：(1)获取一维卷积神经网络训练集S：使用BPSK信号发生装置或仿真软件，产生m个长度为n的BPSK时间序列S1,S2,…,Si,…,Sm，在此处获得的BPSK时间序列S1,S2,…,Si,…,Sm，可以是理想的BPSK时间序列，也可以是按照一定信噪比加噪后的时间序列并将每个时间序列作为一个训练样本点，得到m个训练样本点构成的一维卷积神经网络训练集S，其中，Si表示第i个训练样本点，每个训练样本点载波周期的长度为N；(2)获取训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)和0°至180°相位跳变标签集L(2)：(2a)获取训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)：根据S中每一个训练样本点的180°至0°相位跳变在时间序列中的位置，生成该训练样本点对应的期望序列，所有期望序列构成训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)；(2b)获取训练集S的0°至180°相位跳变标签集L(2)：根据S中的每一个训练样本点的0°至180°相位跳变在时间序列中的位置，生成该训练样本点对应的期望序列，所有期望序列构成训练集S的0°至180°相位跳变标签集L(2)；(3)设定一维卷积神经网络：设定输入层、一维卷积层和输出层节点个数与训练样本点Si的序列长度n相等的一维卷积神经网络，并将一维卷积层的卷积核的大小设置为N+1，一维卷积层和输出层节点的激活函数设置为sigmoid函数；(4)对一维卷积神经网络进行训练：(4a)将训练集S和训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)输入到一维卷积神经网络中进行训练，得到训练好的一维卷积神经网络N1；(4b)将训练集S和训练集S的0°至180°相位跳变标签集L(2)输入到一维卷积神经网络中进行训练，得到训练好的一维卷积神经网络N2；(5)获取待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr：(5a)对数字通信系统接收机处的待检测BPSK调制信号I进行采样，每个载波周期内的采样点数为N，得到离散时间序列I′；(5b)对离散时间序列I′进行分割，得到r个长度为n的待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr；(6)设置用于和输出序列每点值比较的判决阈值；(7)获取相位跳变检测结果序列O'1,O'2,…,O'i,…,O'r：(7a)将待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr依次输入到训练好的一维卷积神经网络N1中，得到N1的输出序列O1(1),O2(1),…,Oi(1),…,Or(1)；(7b)将待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr依次输入到训练好的一维卷积神经网络N2中，得到N2的输出序列O1(2)，O2(2),…,Oi(2),…,Or(2)；(7c)将N1的输出序列O本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于1D‑CNN的BPSK调制信号相位跳变检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)获取一维卷积神经网络训练集S：使用BPSK信号发生装置或仿真软件，产生m个长度为n的BPSK时间序列S1,S2,…,Si,…,Sm，并将每个时间序列作为一个训练样本点，得到m个训练样本点构成的一维卷积神经网络训练集S，其中，Si表示第i个训练样本点，每个训练样本点载波周期的长度为N；(2)获取训练集S的180°至0°相位跳变标签集L

【技术特征摘要】
1.一种基于1D-CNN的BPSK调制信号相位跳变检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)获取一维卷积神经网络训练集S：使用BPSK信号发生装置或仿真软件，产生m个长度为n的BPSK时间序列S1,S2,…,Si,…,Sm，并将每个时间序列作为一个训练样本点，得到m个训练样本点构成的一维卷积神经网络训练集S，其中，Si表示第i个训练样本点，每个训练样本点载波周期的长度为N；(2)获取训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)和0°至180°相位跳变标签集L(2)：(2a)获取训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)：根据S中每一个训练样本点的180°至0°相位跳变在时间序列中的位置，生成该训练样本点对应的期望序列，所有期望序列构成训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)；(2b)获取训练集S的0°至180°相位跳变标签集L(2)：根据S中的每一个训练样本点的0°至180°相位跳变在时间序列中的位置，生成该训练样本点对应的期望序列，所有期望序列构成训练集S的0°至180°相位跳变标签集L(2)；(3)设定一维卷积神经网络：设定输入层、一维卷积层和输出层节点个数与训练样本点Si的序列长度n相等的一维卷积神经网络；(4)对一维卷积神经网络进行训练：(4a)将训练集S和训练集S的180°至0°相位跳变标签集L(1)输入到一维卷积神经网络中进行训练，得到训练好的一维卷积神经网络N1；(4b)将训练集S和训练集S的0°至180°相位跳变标签集L(2)输入到一维卷积神经网络中进行训练，得到训练好的一维卷积神经网络N2；(5)获取待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr：(5a)对数字通信系统接收机处的待检测BPSK调制信号I进行采样，每个载波周期内的采样点数为N，得到离散时间序列I′；(5b)对离散时间序列I′进行分割，得到r个长度为n的待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr；(6)设置用于和输出序列每点值比较的判决阈值；(7)获取相位跳变检测结果序列O'1,O'2,…,O'i,…,O'r：(7a)将待检测序列T1,T2,…,Ti,…,Tr依次输入到训练好的一维卷积神经网络N1中，得到N1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海，刘晶晶，韩潇，刘宗延，李林鹏，张广睿，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61