CN102006252B - 一种单音信号识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种单音信号识别方法，其特征在于步骤为：首先将接收到的实通带信号转换为复通带信号，将复通带信号变换为复基带信号，然后通过检测判断实通带信号是否是单音信号；所述检测是通过估计复基带信号的自相关矩阵，得到自相关矩阵的特征值，并按降序排列特征值；然后通过特征值计算判决量
Figure 2010105652427100004DEST_PATH_IMAGE002
，并与判决阈值进行比较，如果小于阈值就判定信号为单音信号，否则为调制信号；本方法将通带信号转换成基带信号，然后根据基带信号时域特性识别单音信号，减小了将低速率调制信号识别成单音信号的可能性，具有非常低的虚警概率；该方法还可应用于频谱监测、通信侦察等研究领域。

Description

一种单音信号识别方法
技术领域
本发明涉及一种信号识别方法，具体涉及将单音信号与调制信号区分开来的一种单音信号识别方法。
背景技术
信号识别是一项应用非常广泛的信号分析技术，它是进一步分析信号的前提。在进行信号识别时，经常需要将单音信号与调制信号区分开来。单音信号，也叫单频信号，即只有一个恒定频率的信号，可以是正弦信号也可以是余弦信号。
目前对于单音信号的识别方法主要有两种：一是基于信号带宽的识别方法，既估计信号带宽，并与设定的阈值进行比较，如果小于阈值则判定为单音信号，否则判定为调制信号；二是基于频域峰均比的识别方法，即计算信号幅度谱最大值与平均值的比值，并与设定的阈值进行比较，如果大于阈值则判定为单音信号，否则判定为调制信号。这两种方法都是在频域进行的，其共同的缺点是容易将低速率调制信号识别成单音信号，从而造成虚警。
发明内容
本发明为解决上述两种方法的技术缺陷，提供了一种单音信号识别方法，首先将通带信号变换为基带信号，然后根据基带信号时域特性识别单音信号，本发明可应用于频谱监测、通信侦察等研究领域。
本发明的技术方案如下：
一种单音信号识别方法，其特征在于步骤为：首先将接收到的实通带信号转换为复通带信号，将复通带信号变换为复基带信号，然后通过检测得到实通带信号是否是单音信号；所述检测是通过估计复基带信号的自相关矩阵，得到自相关矩阵的特征值，并按降序排列特征值；然后通过特征值计算判决量                                                
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE001
，并与判决阈值进行比较，如果小于阈值就判定信号为单音信号，否则为调制信号。
该方法的具体步骤为：
（1）将接收到的实通带信号转换为复通带信号。
（2）通过下变频，将复通带信号转换为复基带信号，并去除均值；
所述下变频是将具有一定频率的输入信号，改换成具有更低频率的输出信号（通常不改变信号的信息内容和调制方式）的过程。
（3）按公式
Figure 583721DEST_PATH_IMAGE002
估计协方差矩阵，其中M为协方差矩阵维数，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE003
表示协方差矩阵，H表示共轭转置，显然的维数为M。
（4）得到协方差矩阵后，求解其特征值，得
Figure 467550DEST_PATH_IMAGE004
其中表示求特征值运算，
Figure 800442DEST_PATH_IMAGE006
为特征值向量，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE007
为非负实数，并按降序排列特征值。
这时，所述协方差维数M取4。当协方差维数M取4时，取前三个特征值计算判决量
Figure 614814DEST_PATH_IMAGE001
，然后按公式
Figure 125692DEST_PATH_IMAGE008
计算识别判决量。
根据识别得到的判决量，按准则
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE009
 进行识别判决，其中
Figure 330409DEST_PATH_IMAGE001
为识别判决量，
Figure 529309DEST_PATH_IMAGE010
为判决阈值； 
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE011
为复基带信号协方差矩阵特征值向量的第1个特征值，
Figure 385138DEST_PATH_IMAGE012
为第二个特征值，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE013
为第三个特征值。
所述实通带信号转换为复通带信号，可表示为：
Figure 378502DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 70515DEST_PATH_IMAGE016
为载波频率，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE017
为频偏，
Figure 490083DEST_PATH_IMAGE018
为调制相位，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE019
为调制幅度，为载波相位，为成形脉冲函数，
Figure 380995DEST_PATH_IMAGE022
为符号周期，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE023
为符号数；
Figure 809571DEST_PATH_IMAGE024
为复高斯噪声；根据
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 22378DEST_PATH_IMAGE018
和取值方法可以得到调幅（ASK）、调相（PSK）、调频（FSK）、正交幅度调制（QAM）等不同调制信号。
对于单音信号，
Figure 1015DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE027
，且、
Figure 434850DEST_PATH_IMAGE019
皆为常数，因此可以表示为，
显然
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE029
是的特例。
    所述复通带信号对应的复基带信号为：
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE031
其中
Figure 842063DEST_PATH_IMAGE032
为基带复高斯噪声信号。
同理，所述单音信号对应的复基带信号为，
Figure 2010105652427100002DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 662252DEST_PATH_IMAGE020
是常数，
Figure 14736DEST_PATH_IMAGE034
亦为常数，因此
Figure DEST_PATH_IMAGE035
等于零均值复高斯噪声
Figure 645700DEST_PATH_IMAGE032
与复常数
Figure 21317DEST_PATH_IMAGE036
相加，显然
Figure 441934DEST_PATH_IMAGE035
也是一个基带复高斯噪声信号。
由以上分析可知，通过将通带信号变换到基带，就将单音信号与调制信号的识别问题转换为高斯噪声中的信号检测问题，即没有信号代表通带为单音信号，否则通带为调制信号。
高斯噪声中的信号检测方法有很多，这里选择基于信号协方差矩阵特征值分解的信号检测方法。
利用
Figure DEST_PATH_IMAGE037
统一表示去均值后的调制信号和单音信号的复基带信号，即
Figure 101455DEST_PATH_IMAGE038
 or
Figure DEST_PATH_IMAGE039
设数字化后的复基带信号表示为
Figure 214904DEST_PATH_IMAGE040
，其中n为样点序号，取值为非负整数。
将复基带信号划分为
Figure DEST_PATH_IMAGE041
段，每段数据长度为
Figure 77818DEST_PATH_IMAGE042
，其中第
Figure 302126DEST_PATH_IMAGE044
段数据构成的向量可表示为，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
则可得到
Figure 52038DEST_PATH_IMAGE040
的协方差矩阵：
Figure 274072DEST_PATH_IMAGE002
。
当信号为噪声信号时，
Figure 686599DEST_PATH_IMAGE007
近似分布在一条直线上；而当信号不是噪声信号时，
Figure 714598DEST_PATH_IMAGE007
可分为两个集合，近似分布在两条直线上，这两条直线的斜率相差很大，因此
Figure 83131DEST_PATH_IMAGE046
曲线会存在一个明显的突变点。因此可以根据
Figure 272804DEST_PATH_IMAGE046
曲线有无明显的突变点来检测信号的有无。
Figure 172627DEST_PATH_IMAGE046
曲线突变点的位置与的维数M有关。为了能够采用一个统一的判决标准，M不宜取得过大，实践表明取M=4时检测效果较好。此时第一集合中只有一个元素
Figure 978089DEST_PATH_IMAGE011
，其他特征值属于第二个集合。
本发明的有益效果如下：
本方法将通带信号转换成基带信号，然后根据基带信号时域特性识别单音信号，减小了将低速率调制信号识别成单音信号的可能性，具有非常低的虚警概率；该方法还可应用于频谱监测、通信侦察等研究领域。
附图说明
图1为本发明的识别流程图
图2为本发明用于识别信噪比6dB时的试验结果示意图。
具体实施方式
一种单音信号识别方法，其步骤如下：
（1）将接收到的实通带信号转换为复通带信号。
（2）通过下变频，将复通带信号转换为复基带信号，并去除均值；
（3）按公式
Figure 21219DEST_PATH_IMAGE002
估计协方差矩阵，其中M为协方差矩阵维数，该维数取4，表示协方差矩阵，H表示共轭转置，显然
Figure 778140DEST_PATH_IMAGE003
的维数位M。
（4）得到协方差矩阵后，求解其特征值，得
Figure 606419DEST_PATH_IMAGE004
其中
Figure 403473DEST_PATH_IMAGE005
表示求特征值运算，
Figure 12309DEST_PATH_IMAGE006
为特征值向量，
Figure 372752DEST_PATH_IMAGE007
为非负实数，并按降序排列特征值；
（5）按公式
Figure 383434DEST_PATH_IMAGE008
计算识别判决量；
（6）按准则
Figure 351390DEST_PATH_IMAGE009
 进行识别判决，其中
Figure 385205DEST_PATH_IMAGE001
为识别判决量，
Figure 96809DEST_PATH_IMAGE010
为判决阈值；
Figure 650412DEST_PATH_IMAGE011
为复基带信号协方差矩阵特征值向量的第1个特征值，为第二个特征值，
Figure 372697DEST_PATH_IMAGE013
为第三个特征值。
然后假设调制信号为BPSK信号，码速率1kbps，载波频率10kHz，采样率30ksps，成形系数0.35，样本长度 600个样点（20个符号）；单音信号频率与BPSK信号相同，采样率和样本长度也相同。
如图2所示，给出了信噪比为6dB时，按照本发明所述方法的步骤对两种信号各试验100次，所得识别判决量的分布。从图2中可以看出，对于单音信号识别判决量基本在1附近波动，且波动很小；而BPSK信号的识别判决量虽然波动较大，但都远大于1。因此判决阈值
Figure 560096DEST_PATH_IMAGE010
的取值范围也非常大，例如如果取
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，在200次试验中将获得100%的识别正确率。
本发明提出的单音识别方法，将识别过程转换到基带进行，利用协方差矩阵特征值构造识别特征量，从而使得单音信号特征量取值集合与调制信号特征量取值集合的距离非常大，从而获得了较好的识别性能。
本发明中识别方法中当载波频率未知时需要首先估计载波频率，对于调制信号在调制方式未知的情况下，载波频率估计精度有限，但单音信号的频率却可以估计的非常准确，而本发明的目的是将单音信号与调制信号区分开来，因此残余载波对最后的识别效果的影响很小。

Claims (5)

1.一种单音信号识别方法，其特征在于步骤为：首先将接收到的实通带信号转换为复通带信号，将复通带信号变换为复基带信号，然后通过检测判断实通带信号是否是单音信号；所述检测是通过估计复基带信号的自相关矩阵，得到自相关矩阵的特征值，并按降序排列特征值；然后通过特征值计算判决量D，并与判决阈值进行比较，如果小于阈值就判定信号为单音信号，否则为调制信号；
利用xb(t)统一表示去均值后的调制信号和单音信号的复基带信号，设数字化后的复基带信号表示为xb(n)，其中n为样点序号，取值为非负整数；
将复基带信号划分为L段，每段数据长度为M，其中第l段数据构成的向量可表示为：yl=[xb(lM+1),xb(lM+2),...,xb(lM+M)]T，则可得到xb(n)的协方差矩阵： c xx = 1 L Σ l = 1 L y l y l H ，H表示共轭转置；
所述协方差维数M取4，取前三个特征值计算判决量D，按公式
Figure FDA00002880125200012
计算识别判决量；其中，λ0、λ1、λ2为特征值向量，且为非负实数，并按降序排列特征值。
2.根据权利要求1所述的一种单音信号识别方法，其特征在于所述方法的具体步骤为：
A、将接收到的实通带信号转换为复通带信号；
B、通过下变频，将复通带信号转换为复基带信号，并去除均值；
C、按公式
Figure FDA00002880125200013
估计协方差矩阵，其中M为协方差矩阵维数，cxx表示协方差矩阵，H表示共轭转置；
D、得到协方差矩阵后，求解其特征值，得
λ = eig ( c xx )
其中eig表示求特征值运算，λ=[λ0,λ1,...,λM]T为特征值向量，λ0,λ1,...,λM为非负实数，并按降序排列特征值。
3.根据权利要求2所述的一种单音信号识别方法，其特征在于：根据计算得到的判决量，按准则
Figure FDA00002880125200021
进行识别判决，其中D为识别判决量，Dth为判决阈值；λ0为复基带信号协方差矩阵特征值向量的第1个特征值，λ1为第二个特征值，λ3为第三个特征值。
4.根据权利要求2所述的一种单音信号识别方法，其特征在于：所述实通带信号转换为复通带信号，表示为：
其中，fk=fc+Δfk，fc为载波频率，Δfk为频偏，
Figure FDA00002880125200023
为调制相位，Ak为调制幅度，
Figure FDA00002880125200024
为载波相位，g(t)为成形脉冲函数，Ts为符号周期，k为符号数；n(t)为复高斯噪声；根据fk、和Ak取值方法得到调幅（ASK）、调相（PSK）、调频（FSK）、正交幅度调制（QAM）等不同调制信号；
对于单音信号，Δfk=0，g(t)=1，且
Figure FDA00002880125200026
Ak皆为常数，表示为：
Figure FDA00002880125200027
A为常数。
5.根据权利要求2所述的一种单音信号识别方法，其特征在于：所述复通带信号对应的复基带信号为：
Figure FDA00002880125200028
其中，Δfk为频偏，
Figure FDA00002880125200029
为调制相位，Ak为调制幅度，
Figure FDA000028801252000210
为载波相位，g(t)为成形脉冲函数，Ts为符号周期，k为符号数，nb(t)为基带复高斯噪声信号；
所述单音信号对应的复基带信号为：
Figure FDA000028801252000211
其中，
Figure FDA000028801252000212
是常数，A亦为常数，xcb(t)也是一个基带复高斯噪声信号。
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