Результат интеллектуальной деятельности: УСТРОЙСТВО АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ТИПОВ МАНИПУЛЯЦИИ РАДИОСИГНАЛОВ

Изобретение относится к области обработки радиосигналов, в частности к распознаванию типа манипуляции радиосигналов, и может быть использовано в радиотехнических средствах и системах для распознавания амплитудной, амплитудно-фазовой и фазовой манипуляции радиосигналов.

Известно устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов [1], в котором принятый аналоговый радиосигнал дискретизируют по времени, квантуют по уровню, в блоке формирования синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала формируют синфазную и квадратурную составляющие оцифрованных отсчетов радиосигнала, в блоке расчетов кумулянтов по значениям синфазной и квадратурной составляющей N отсчетов радиосигнала рассчитывают кумулянты С₄₀, С₂₀, С₂₂, значения которых подаются на блок нейронной сети, обеспечивающий определение типа манипуляции радиосигнала, блок нейронной сети состоит из i нейронов входного слоя, j нейронов промежуточного слоя, к нейронов выходного слоя, причем каждый нейрон предыдущего слоя соединена весовой связью с каждым нейроном последующего. Каждый нейрон состоит из последовательно соединенных сумматора и нелинейного преобразователя. Выход каждого нейрона выходного слоя является индикатором типа манипуляции и соединен с логическим устройством МАХ, обеспечивающим сравнение значений сигналов нейронов выходного слоя и выдачу на выход блока нейронной сети опознавательного радиосигнала, соответствующего распознанному типу манипуляции.

Недостатком данного устройства является ограниченность алфавита распознаваемых типов манипуляции радиосигналов четырьмя: AM, КАМ, ФМ и ЧМ.

Известное устройство [1] является наиболее близким к предлагаемому изобретению и выбрано в качестве прототипа.

Устройство [1] не требует высокоточной синхронизации по несущей частоте, но позволяет распознавать только четыре типа манипуляции радиосигналов - AM, КАМ, ФМ и ЧМ, что не позволяет достигнуть указанного ниже технического результата.

Техническим результатом изобретения является расширение алфавита распознаваемых типов манипуляции радиосигналов с 4-х до 7, включающего:

4-х уровневую импульсную амплитудную манипуляцию (4-РАМ);

двоичную фазовую манипуляцию (PBSK);

квадратурную фазовую манипуляцию (QBSK);

фазовую манипуляцию 8-го порядка (8-PSK);

квадратурную манипуляцию 8-го порядка (8-QAK);

квадратурную манипуляцию 16-го порядка (16-QAK);

квадратурную манипуляцию 32-го порядка (32-QAK).

Указанный технический результат достигается за счет того, что в устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов, содержащее последовательно соединенные антенну, аналого-цифровой преобразователь, блок формирования синфазной и квадратурной составляющих сигнала, блок расчета кумулянтов и блок нейронной сети, между блоками формирования синфазной и квадратурной составляющих сигнала и расчета кумулянтов включен блок устранения частотной расстройки, блок расчета кумулянтов рассчитывает значения модулей кумулянтов С₄₂ и С₆₁ а блок нейронной сети обеспечивает определение типов манипуляции радиосигналов с 4-х уровневой импульсной амплитудной манипуляцией, двоичной фазовой, квадратурной фазовой, фазовой манипуляцией 8-го порядка, квадратурной манипуляцией 8-го, 16-го и 32-го порядков.

Для принятия решения, как и в прототипе, используется предварительно обученная нейронная сеть типа многослойный персептрон, которая показывает высокую эффективность построения многомерных разделяющих поверхностей. В соответствии со следствием из теоремы Колмогорова-Арнольда-Хехт-Нильсена любую многомерную функцию нескольких переменных можно представить с помощью двухслойной нейронной сети с прямыми полными связями фиксированной размерности [2].

Устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов иллюстрируется следующими фигурами.

Фиг. 1. Структурная схема устройства автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов.

Цифрами на фиг. 1 обозначены:

1 - антенна 1;

2 - аналогово цифровой преобразователь АЦП 2;

3 - блок формирования синфазной и квадратурной составляющих радиосигнала БРС 3;

4 - блок устранения частотной расстройки БУЧР 4;

5 - блок расчетов кумулянтов БРК 5;

6 - блок нейронной сети 6;

Фиг. 2. Блок-схема алгоритма работы БУЧР 4.

В блок-схеме алгоритма использованы обозначения:

index - функция, возвращающая номер элемента массива;

max - функция, возвращающая значение максимального элемента массива;

Re - реальная часть комплексного аргумента;

Im - мнимая часть комплексного аргумента.

Фиг. 3. Блок расчета кумулянтов БРК.

Цифрами на фиг. 3 обозначены:

5.1 - блок расчета момента М₄₂

5.2 - блок расчета момента М₂₀

5.3 - блок расчета момента М₂₁

5.4 - блок расчета момента М₆₁

5.5 - блок расчета момента М₄₁

5.6 - блок расчета момента М₄₀

5.7 - блок расчета модуля кумулянта С₄₂

5.8 - блок расчета модуля кумулянта С₆₁

Фиг. 4. Нейронная сеть типа многослойный персептрон.

Цифрами на фиг. 4 обозначены:

6.1 - входной слой;

6.2 - скрытый слой;

6.3 - выходной слой;

6.4 - логическое устройство МАХ.

Заявленное устройство автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов работает следующим образом:

1. Принятый антенной 1 аналоговый радиосигнал, имеющий длительность Ts, поступает на АЦП 2, где дискретизируется по времени и квантуется по уровню. Далее с выхода АЦП 2 оцифрованный радиосигнал поступает в БРС 3, где формируется синфазная I' и квадратурная Q' составляющие оцифрованных отсчетов радиосигнала, в результате чего получается массив из N комплексных отсчетов радиосигнала.

2. С выхода БРС 3 синфазная I' и квадратурная Q' составляющие оцифрованных отсчетов радиосигнала поступают на БУЧР 4, где по значениям N оцифрованных отсчетов происходит устранение расстройки по несущей частоте входного радиосигнала, для чего производится принудительная расстройка его частоты с фиксированным шагом расстройки ƒ_Δ в диапазоне ожидаемой расстройки с расчетом модуля кумулянта С₄₀ радиосигнала для каждого значения расстройки. Критерием минимальной расстройки частоты является максимальное значение модуля кумулянта С₄₀.

Диапазон ожидаемой расстройки имеет нижнюю f_min и верхнюю ƒ_mах границы и совпадает с частотной полосой анализа устройства. Шаг анализа диапазона поиска частотной расстройки - ƒ_Δ.

где Δ_ϕ - абсолютное изменение фазы радиосигнала за время Ts, выбираемое в интервале от 0,1 до 0,2.

Расстройка по частоте осуществляется поэлементным умножением массива отсчетов входного радиосигнала на дискретные значения комплексной экспоненты, задающей частотный сдвиг радиосигнала dƒ

Для каждого радиосигнала so производится расчет кумулянта С₄₀ [3]

где М_рr - совместные моменты порядков рr, рассчитываемые по формуле

где s - исходной радиосигнал, состоящий из N отсчетов.

Методом полного перебора значений расстроек из заданного диапазона значений определяется расстройка, которой соответствует максимальное значение модуля кумулянта С₄₀. Данное значение является оценкой частотной расстройки Δ_ƒ.

Устранение частной расстройки производится поэлементным умножением массива отсчетов входного радиосигнала на дискретные значения комплексной экспоненты, имеющей частоту, равную оценке частотной расстройки

Блок-схема алгоритма работы блока устранения частотной расстройки представлена на Фиг. 2.

3. Радиосигнал с устраненной расстройкой по несущей частоте с выхода БУЧР 4 поступает на вход БРК 5, в котором происходит расчет модулей значений кумулянтов С₄₂ и С₆₁ [3].

где М - совместные моменты.

4. Рассчитанные значения модулей кумулянтов С₄₂ и С₆₁ подаются на вход БНС 6. БНС 6 представляет собой нейронную сеть типа многослойный персептрон (Фиг. 3), состоящую из двух нейронов входного слоя 6.1, десяти нейронов скрытого слоя 6.2 и семи нейронов выходного слоя 6.3. Каждый нейрон слоя 6.2, 6.3 состоит из последовательно соединенных сумматора и нелинейного преобразователя. Нелинейный преобразователь реализует функцию типа сигмоиды. На каждый нейрон скрытого слоя поступают значения модулей кумулянтов С₄₂ и С₆₁ в виде сигналов соответствующего уровня (амплитуды), которые складываются в сумматоре с соответствующими весами, полученный сигнал с выхода сумматора поступает на нелинейный преобразователь, с которого полученный после преобразования сигнал поступает на вход каждого нейрона выходного слоя. Сигнал с выхода каждого нейрона выходного слоя 6.3 поступает на логическое устройство МАХ 6.4.

5. Логическое устройство МАХ 6.4 сравнивает сигналы с выходов нейронов выходного слоя 6.3. Каждый нейрон выходного слоя 6.3 соответствует определенному типу манипуляции. На выходе логического устройства МАХ 6.4 формируется опознавательный сигнал, соответствующий номеру нейрона выходного слоя с максимальным выходным сигналом.

Результаты оценки эффективности распознавания типов манипуляции предлагаемым устройством приведенные в таблице 1. Результаты распознавания получены методом имитационного моделирования устройства при следующих исходных данных:

число выборок радиосигналов по каждому типу манипуляции 1000;

число отсчетов радиосигнала N=2000;

отношение сигнал/шум 5 дБ;

расстройка по частоте - случайная величина с равномерным распределением;

начальная фаза радиосигнала - случайная с равномерным распределением.

Преимущество изобретения состоит в том, что по сравнению с прототипом заявленное устройство позволяет решать задачу автоматического распознавания типов манипуляции радиосигналов для более широкого алфавита типов манипуляции. Заявляемое устройство позволяет распознавать различные типы манипуляции (BPSK, QPSK, 8-PSK, 4-РАМ, 8-QAM, 16-QAM, 32-QAM) с вероятностью не менее 0,85 при отношении сигнал/шум не менее 5 дБ.

Литература

1. RU 2510077.

2. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov's Mapping Neural Network Existence Theorem // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, 1987, Vol. 3, pp. 11-13.

3. William H. Clark IV. Blind comprehension of waveforms through statistical observations. Robert W. McGwier, Chair T. Charles Clancy R. Michael Buehrer. Blacksburg, Virginia, 2014. pp. 12.