基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法。本发明专利技术步骤：1、将接收到的采样信号输入全数字接收机得到鉴相误差；2、获取鉴相误差的频谱图形用于区分MPSK‑FM、MT‑FM和2ASK‑FM信号；3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，用于区分BPSK‑FM和QPSK‑FM信号；4、通过级联SVM分类器实现对上述信号的分类。本发明专利技术的识别算法具有识别率高，低信噪比下性能出色的优势。本发明专利技术能够对复合调制FM信号(ASK‑FM、MTONE_FM、BPSK‑FM和QPSK‑FM)的调制方式进行准确地判断，识别正确率要比传统的基于部分特征提取和决策树分类的调制识别方法好。

Modulation recognition method of composite signal based on cascaded SVM and all digital receiver

【技术实现步骤摘要】
基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法
本专利技术主要针对FM复合调制信号，主要涉及一种基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法。
技术介绍
无线通信的快速发展衍生出越来越多复杂的信号类型，尤其随着物联网时代的来临，海量连接的逐步实现，各种广域低功耗的连接信号越来越多。传统的单一调制信号已经无法满足现代通信的要求，复合调制信号由于一般同时具有两种调制方式的优点并且两者的缺点也得到互补，已被广泛应用于新型通信信号中。因此针对复合调制信号和单一调制的混合信号开展调制识别方法和参数估计方法研究，对现在复杂通信环境下的调制识别技术发展具有重要意义。目前对于复合调制信号的识别研究主要是基于局部信号特征和分类树的识别方法。该方法实现简单，实时性好，但其分类性能易受阈值影响且存在误差累积现象。支持向量机(SVM)算法是深度学习算法的一种，该算法可以从标记数据中进行鲁棒且快速的特征学习，通过提取一组数据的支持向量来实现分类，很好的避免了决策树方法的缺点，因此被广泛应用于模式识别等领域。由此可见，将深度学习技术与通信信号调制识别技术结合起来，来实现对复合调制信号的模式识别有着非常广泛的应用前景。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决测控系统中FM复合调制信号的识别问题，提出了一种基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法。通过全数字接收机的鉴相误差提取FM复合信号的内调制信息，使用级联SVM分类器对内调制信号的频谱和平方谱整体图形特征进行分类识别。理论分析和仿真实验表明，该算法与传统的基于局部信号特征和决策树分类的识别方法相比，有更好识别性能，特别是在低信噪比条件下。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：步骤1、将接收到的采样信号输入全数字接收机得到鉴相误差；步骤2、获取鉴相误差的频谱图形用于区分MPSK-FM、MT-FM和2ASK-FM信号；步骤3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，用于区分BPSK-FM和QPSK-FM信号；步骤4、通过级联SVM分类器实现对上述信号的分类。步骤1具体实现如下：1-1.将接收到的采样信号与数控振荡器的两路输出相乘，通过FIR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)：其中Kf和Ts均为常数，Δf为NCO初始频率与信号载频的差值，n为采样点数，θ(n)为NCO初始相位。1-2.将Si(n)和Sq(n)通过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：其中，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FFT变换，得到不同信号的频谱图形。2-2.2ASK信号的功率谱密度表达式为：式中，Ps(f)为单极性基带信号功率谱。因此2ASK信号的功率谱和频谱在其载频f＝fc处存在单根谱线。将多音调制信号看成多个不同载波的2ASK信号的叠加，因此有:由式(6)可知多音调制信号的频谱在其载频f＝fk处存在多根独立谱线。MPSK信号的功率谱密度表达式与2ASK信号类似，但是不同的是其基带码元为双极性码，其频带宽度较宽，通常表现为宽带信号；因此2ASK信号的频谱图形中仅有一个峰值且其带宽极窄，多音信号的频谱峰值个数大于等于2，而MPSK信号的频谱图形具有单个峰值但带宽很宽的特点。步骤3具体实现如下：3-1.对MPSK信号，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。3-2.对于BPSK信号，a(n)，b(n)为相同的双极性码，因此将式(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)，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。步骤4具体实现如下：4-1.在分类时首先将两类PSK信号归为一类，并标记为MPSK。利用频谱图形数据训练SVM分类器1，实现对2ASK、MTONE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，然后输入SVM分类器2，利用平方谱图形区分BPSK和QPSK信号。4-2.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，将此混合信号作为训练集，通过交叉验证方法得到SVM分类器的最佳参数C和γ。4-3.最后将未知信号的内调制频谱图形输入SVM分类器，完成对未知信号的分类。本专利技术有益效果如下：1.本专利技术针对传统方法难以进行调制识别的复合信号，通过接收机和级联支持向量机可以实现了调制方式识别。2.专利技术通过接收机输出的鉴相误差数据，提取内调制信号的频域图形特征，利用级联SVM算法实现复合调制信号(2ASK-FM、MTONE_FM、BPSK-FM和QPSK-FM)的调制方式识别，识别率高于传统的基于局部信号特征和决策树的分类方法。3.本专利技术提供了解决复合信号调制识别问题的新思路，避免了传统算法对阈值的依赖，具有更高的识别率和更强的鲁棒性。附图说明图1本专利技术中使用的全数字接收机原理图；图2基于鉴相误差得到的内调制信号的频谱图；图3MPSK信号的平方谱图形；图4基于级联SVM的调制识别流程图；图5SVM的关键参数C和γ对识别性能的影响；图6不同算法在不同信噪比下的识别率曲线。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施例做进一步的说明。如图1-6所示，一种基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法，具体实现步骤如下：步骤1、将接收到的采样信号输入如图1所示的全数字接收机得到鉴相误差步骤2、获取鉴相误差的频谱图形如图2所示，使用该频谱图形特征区分MPSK-FM、MT-FM和2ASK-FM信号；步骤3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，其平方谱特征如图3所示，使用该平方谱特征区分BPSK-FM和QPSK-FM信号；步骤4、通过如图4所示的级联SVM分类器实现对上述BPSK-FM和QPSK-FM信号的分类。步骤1具体实现如下：1-1.接收到的采样信号与数控振荡器的两路输出相乘，通过FIR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)如式(1)和式(2)所示：1-2.将Si(n)和Sq(n)通过鉴相器得到鉴相误差如式(3)所示，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：其中Kf和Ts均为常数，因此鉴相后得到的即为内调制信号m(n)。步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法，通过全数字接收机的鉴相误差提取FM复合信号的内调制信息，使用级联SVM分类器对内调制信号的频谱和平方谱整体图形特征进行分类识别，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1、将接收到的采样信号输入全数字接收机得到鉴相误差；/n步骤2、获取鉴相误差的频谱图形用于区分MPSK-FM、MT-FM和2ASK-FM信号；/n步骤3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，用于区分BPSK-FM和QPSK-FM信号；/n步骤4、通过级联SVM分类器实现对BPSK-FM和QPSK-FM信号的分类。/n

【技术特征摘要】
1.基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法，通过全数字接收机的鉴相误差提取FM复合信号的内调制信息，使用级联SVM分类器对内调制信号的频谱和平方谱整体图形特征进行分类识别，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、将接收到的采样信号输入全数字接收机得到鉴相误差；
步骤2、获取鉴相误差的频谱图形用于区分MPSK-FM、MT-FM和2ASK-FM信号；
步骤3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，用于区分BPSK-FM和QPSK-FM信号；
步骤4、通过级联SVM分类器实现对BPSK-FM和QPSK-FM信号的分类。


2.根据权利要求1所述的基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法，其特征在在于所述的步骤1具体实现如下：
1-1.将接收到的采样信号与数控振荡器的两路输出相乘，通过FIR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)：






其中Kf和Ts均为常数，Δf为NCO初始频率与信号载频的差值，n为采样点数，θ(n)为NCO初始相位；
1-2.将Si(n)和Sq(n)通过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：



其中，Kf和Ts均为常数；因此鉴相后得到的即为内调制信号m(n)。


3.根据权利要求2所述的基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法，其特征在在于步骤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FFT变换，得到不同信号的频谱图形；
2-2.2ASK信号的功率谱密度表达式为：



式中，Ps(f)为单极性...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵永宽，沈雷，王希琳，张铭宏，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33