СПОСОБ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ И ДЕМОДУЛЯЦИИ СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано для целей радиоконтроля, радиомониторинга, определения параметров источников радиоизлучения. Способ основан на совмещении вейвлет-обработки и статистической оценки параметров сигналов.

В настоящее время известны различные способы оценки параметров и демодуляции сигналов с неизвестной структурой (см. патенты Российской Федерации №№2386165, 2341024, 2351005). Известные способы используют методы обработки сигналов, основанные на обработке в нейронных сетях, алгоритмах спектрального анализа (MUSIC, EV) и корреляционном анализе сигналов.

Существует способ обнаружения и определения частотных и пространственных параметров сигналов радиоэлектронных средств. Заявленное изобретение относится к области радиотехники и заключается в приеме сигналов плоской антенной решеткой, входящей в состав многоэлементной антенной системы, их усилении, перемножении и низкочастотной фильтрации выходного напряжения каждого антенного элемента с выходными напряжениями всех остальных антенных элементов и представлении результатов перемножения и фильтрации в виде корреляционной матрицы сигналов, задержке этих сигналов на время задержки τ₃, значение которого обеспечивает выполнение следующего условия: вероятность изменения числа воздействующих на многоэлементную антенную систему за время τ₃ сигналов более чем на один пренебрежимо мала, при поэлементном вычитании сигналов текущей и задержанной матриц сигналов и представлении результатов вычитания в виде разностной корреляционной матрицы сигнала, которая является ненулевой матрицей в случае изменения количества излучающих радиоэлектронных средств за период времени, равный τ₃, и представляет собой корреляционную матрицу появившегося или исчезнувшего сигнала, и определении по виду разностной корреляционной матрицы сигнала значений рабочей частоты и направления прихода сигнала радиоэлектронного средства [Патент RU 2341024 C1, СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ, опубликованный 10.12.2008].

Недостатком этого способа является невозможность определения типа модуляции обнаруженного сигнала и его демодуляции.

Также известен способ оценки параметров сигнала, основанный на спектральном анализе сигнала, выполняемом в два последовательных этапа, различающихся алгоритмами обработки сигнала и построением псевдоспектров сигнала на каждом этапе. На первом этапе выполняется вычисление и анализ собственных чисел и собственных векторов корреляционной матрицы сигнала (алгоритм MUSIC). На втором этапе выполняется вычисление и анализ весовых коэффициентов, обратно пропорциональных соответствующим собственным числам корреляционной матрицы сигнала (алгоритм EV). Устройство оценки параметров сигнала включает совокупность блоков спектрального анализа сигналов, включающий блок построения псевдоспектра, а также аналого-цифровой преобразователь и блок оценки частоты сигнала [Патент RU 2351005 C1, СПОСОБ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА И УСТРОЙСТВО ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СПОСОБА (ВАРИАНТЫ), опубликованный 27.03.2009].

Недостатком данного способа является невозможность определения типа модуляции сигнала. Кроме того, в предложенном изобретении не решается задача оценки амплитуды и мгновенной фазы сигнала, то есть отсутствует возможность его демодуляции.

Наиболее близким к предлагаемому способу является способ определения структуры и демодуляции сигнала с неизвестной структурой, основанный на двухэтапной обработке сигнала с использованием первичной вейвлет-обработки для грубой оценки параметров сигнала (максимальная, минимальная амплитуда и частота, присутствие фазовых искажений) и вторичного анализа в нейронной сети для точного определения параметров сигнала, в которой проводится параллельная обработка сигнала, и автоматическая подстройка под каждый тип входного сигнала [Патент RU 2386165 C2, СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРУКТУРЫ И ДЕМОДУЛЯЦИИ СИГНАЛА С НЕИЗВЕСТНОЙ СТРУКТУРОЙ, опубликованный 10.04.2010]. Данное изобретение выбрано в качестве прототипа.

Недостатком указанного способа является использование сложной обработки (многомасштабного вейвлет-преобразования, обработки в нейронной сети), которая требует значительных вычислительных и временных затрат.

Задачами настоящего изобретения является оценка параметров случайного сигнала и его демодуляция и устранение недостатков прототипа - упрощение обработки сигнала и уменьшение вычислительных затрат. Эту задачу в предлагаемом способе решают в два этапа, последовательно применяя непрерывное вейвлет-преобразование исследуемого сигнала с одним фиксированным значением масштаба вейвлет-функции, а затем проводя оценку амплитуды и фазы методом максимального правдоподобия, как это показано на блок-схеме на фиг.1.

Выбор непрерывного вейвлет-преобразования в качестве первичной обработки обусловлен тем, что оно не требует априорной информации о сигнале.

Непрерывное вейвлет-преобразование (НВП) сигнала определяют выражением:

где:

W(a, τ) - непрерывное вейвлет-преобразование сигнала,

а - масштаб вейвлет-функции,

τ - сдвиг вейвлет-функции по оси времени,

S(t) - входной сигнал,

t - текущее значение времени,

Ψ(t) - базисный вейвлет,

* - обозначает комплексное сопряжение.

Главным преимуществом использования вейвлет-преобразования является то, что оно позволяет исследовать во времени различные частотные составляющие принятого сигнала. Непрерывное вейвлет-преобразование дает набор коэффициентов, зависящих от масштаба вейвлет-функции а и параметра сдвига τ. За изменение рассматриваемой частоты отвечает параметр масштаба а: чем больше масштаб, тем ниже исследуемая частотная составляющая. Параметр сдвига τ отвечает за развертку по времени. Поскольку модулирующий сигнал всегда более низкочастотный, чем несущее колебание, в предлагаемом способе используют коэффициент вейвлет-преобразования с большим значением параметра а, соответствующим низкочастотным составляющим сигнала.

Экспериментальным путем выяснено, что для решаемой задачи наиболее оптимален вейвлет Добеши 8-го порядка. При вычислении вейвлет-преобразования используют только одно значение масштаба a, равное 560, что значительно уменьшает вычислительные затраты по сравнению с многомасштабным преобразованием, используемым в прототипе.

Достигаемым техническим результатом применения предварительной вейвлет-обработки является определение моментов времени t_i, в которые происходят тактовые переходы фазы и амплитуды сигнала. Моменты тактовых переходов амплитуды и фазы по времени соответствуют максимумам коэффициента вейвлет-преобразования как это показано на фиг.2. Подсчитав количество максимумов коэффициента вейвлет-преобразования, определяют техническую скорость передачи (скорость манипуляции).

В промежутках между тактовыми переходами (t₁, t₂), (t₂, t₃), …, (t_i-1, t_i), амплитуда и фаза сигнала постоянны, поэтому на этих промежутках применяют метод максимального правдоподобия для оценки априорно неизвестных значений амплитуды и фазы. Для этого сигнал дискретизируют с частотой дискретизации F_s. В предлагаемом способе для достижения заявленного результата частоту дискретизации выбирают исходя из условия:

где f_н - несущая частота исследуемого сигнала.

Оценки максимального правдоподобия амплитуды и фазы проводят по полученным дискретным выборкам, используя формулы:

где

N - количество отсчетов на участке (t_i-1, t_i),

S[n], n=1, 2, …, N - выборка отсчетов сигнала.

В результате для каждого интервала (t_i-1, t_i) получают две оценки , . По полученным зависимостям , определяют тип модуляции: находят количество значений, которые принимают амплитуда и фаза, после чего строят диаграмму рассеяния (см. фиг.3), по которой определяют тип модуляции. Например, одно значение амплитуды и два значения фазы соответствуют фазовой модуляции ФМ-2, одно значение амплитуды и четыре значения фазы соответствуют модуляции ФМ-4, четыре значения амплитуды и четыре значения фазы соответствуют модуляции КАМ-16 и так далее. В то же время, зависимости , в совокупности с диаграммой рассеяния представляют собой оценки демодулированной исходной битовой последовательности.

Достигаемым техническим результатом предлагаемого способа является определение технической скорости передачи и типа модуляции случайных сигналов с амплитудной, фазовой и амплитудно-фазовой манипуляцией в отсутствии априорной информации о сигнале, кроме того, данный способ позволяет демодулировать сигнал с априорно неизвестными параметрами. Данный результат получен путем последовательного применения вейвлет-обработки и метода максимального правдоподобия. Предлагаемый способ обеспечивает результат и при воздействии шумов на исследуемый сигнал (см. фиг.4). Пороговое значение отношения сигнал/шум, при котором выполняется заявленный результат, составляет 5 дБ. При этом обработка сигнала проводится в режиме максимально приближенном к реальному времени.