CN110808932B - 基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法 - Google Patents

基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，该方法依次包括接收信号预处理、获取信号特征序列、生成决策统计数据
Figure DDA0002262804770000011
的矩阵、通过决策统计数据的融合生成多层感知器输入特征，通过多层感知器识别调制模式并与所对应的分类标签匹配输出。本发明与经典的似然度算法相比算法复杂度低，同时提高了单个分布测试算法的识别精度。

Description

基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法
技术领域
本发明涉及通信领域，具体涉及一种基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法。
背景技术
调制识别，又称调制分类，其目标是通过对未知信号的特征分析，获得该未知信号调制模式信息。调制识别在军事、民用等多方面已经取得广泛应用。调制识别算法在SISO(单输入单输出)***中已经进行了30多年的深入研究，然而在MIMO(多输入多输出)***中的应用还处于早期阶段。首先切入的领域就是MIMO***中的调制识别领域，在大规模MIMO***中，随着天线个数的增加，现有大多算法的复杂程度都会相应的产生指数级的增长。特别是在大规模MIMO***中，符合实际应用需求的调制识别算法依然是一个很大的挑战。
现有的调制识别算法主要分为两类，即基于似然度和基于特征的算法。基于似然度的算法通过加性噪声的统计模型，能够在高斯白噪信道中获得最优识别精度，但其前提是具备准确的噪声功率与分布。采用基于特征值的识别机制，虽然该类统计特征能够很好的完成调制识别任务，并获得较好的识别精度，但其本身缺乏应对加性噪声的能力，也无法通过信噪比等信息提升算法的抗干扰能力。
并且现有的调试识别算法面临着一个普遍问题：其信号处理的计算成本极高，且计算的复杂程度随天线个数与调制模式的阶数增长成指数级增长。在考虑高阶调制模式与大规模MIMO***时，单天线***常用的基于似然度的调制识别方法具有极其高的计算复杂度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，能够降低算法的复杂度，提高识别精度。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，包括以下步骤：
步骤1)对接收到的信号进行预处理，采用的归一化公式为：
Figure BDA0002262804750000021
从接收信号
Figure BDA0002262804750000022
中获得信号特征序列
Figure BDA0002262804750000023
步骤2)通过四种分布测试算法Kolmogorov-Smirnov Test、Cramer-Von MisesTest、Anderson-Darling Test和Variance Test获取决策统计数据
Figure BDA0002262804750000024
定义为：
Figure BDA0002262804750000025
Figure BDA0002262804750000026
Figure BDA0002262804750000027
Figure BDA0002262804750000028
其中F1(zn)为接收信号的经验累积分布，F0(zn|M)为候选调制模式的理论累积分布，M为候选调制模式；
步骤3)从而获得
Figure BDA0002262804750000031
的矩阵为：
Figure BDA0002262804750000032
步骤4)通过矩阵生成MLP分类器的输入特征，输入特征定义为：
Figure BDA0002262804750000033
每一种调制模式下的输入特征均输入到MLP分类器内；
步骤5)不同的调制模式经过决策统计数据融合之后获得的输入特征通过MLP分类器识别调制模式并与所对应的分类标签匹配输出；
label＝{0,1,2,…,n-1}。
进一步的，
Figure BDA0002262804750000034
取自接收复信号的实部、虚部、幅度或者相位。
进一步的，生成决策统计数据
Figure BDA0002262804750000035
的矩阵步骤如下：首先计算接收信号的经验累积分布F1(zn)，其次计算候选调制模式的理论累积分布F0(zn|M)，最后基于四种分布测试算法计算不同调制模式下的决策统计数据
Figure BDA0002262804750000036
进一步的，在
Figure BDA0002262804750000037
的矩阵中采用按列相加的方式进行数据融合。
进一步的，MLP分类器采用前向传播和反向传播技术训练模型并更新权重。
进一步的，训练结束后，计算识别精度，对于MLP分类器的分类结果，计算识别精度
Figure BDA0002262804750000041
其中Nc为正确分类的样本数，Ntotal为测试信号样本的总数。
本发明的有益效果：
1、在MIMO***中，提出的调制识别算法与ML(最大似然法)调制识别算法相比，可以获得更低的算法复杂度。
2、针对BPSK、8PSK、4QAM、16QAM等调制模式，实现信噪比大于10dB的情况下不低于90％的识别精度，且识别时间只与信号样本个数相关。
3、对于衰落信道的场景下提出的调制识别算法具有很强的鲁棒性。
附图说明
图1是本发明的算法DTE流程图。
图2是本发明算法DTE在高斯噪声信道中实验仿真结果图。
图3是本发明算法DTE在相位偏移信道中实验仿真结果图。
图4是本发明算法DTE在频率偏移信道中实验仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的基于多分布测试数据融合的MIMO通信***快速调制识别方法的一实施例，该方法依次包括接收信号预处理、获取信号特征序列、生成决策统计数据
Figure BDA0002262804750000042
的矩阵、生成MLP分类器输入特征和MLP分类器输出结果，其中MLP分类器需要进行学习，并进行计算识别精度的步骤。
本发明在实验仿真阶段包含4种调制信号M＝{BPSK,8-PSK,4-QAM,16-QAM},采用接收信号的幅度成分，信号样本长度(N)为128，发射天线数目(NT)为2，接收天线数目(NR)为4。
在不同的信道条件下都拥有很好的识别性能，其中高斯噪声信道下，信噪比(SNR)大于16dB时，本发明方法可达到90％的识别准确率；衰落信道下，本发明方法在频率偏移和相位偏移时均取得鲁棒性的表现，识别率几乎不受影响。
具体的，对接收信号预处理步骤，在实现调制模式识别之前首先对接收信号进行预处理，预处理方式为对虚信号的实部和虚部分布进行归一化，归一化公式为：
Figure BDA0002262804750000051
获取信号特征序列步骤，由于信号的实部虚部成分、幅度和相位都不同程度地携带信号的信息，从而实部虚部成分、幅度和相位都能提取到分布测试的信号特征序列
Figure BDA0002262804750000052
本发明在实验仿真阶段选取信号的幅度成分，
Figure BDA0002262804750000053
生成决策统计数据
Figure BDA0002262804750000054
的矩阵步骤，首先计算接收信号的经验累积分布F1(zn)，其次计算候选调制模式的理论累积分布F0(zn|M)，然后基于Kolmogorov-Smirnov Test(KS)、Cramer-Von Mises Test(CVM)、Anderson-Darling Test(AD)和Variance Test(Var)分布测试算法计算不同调制模式下的决策统计数据
Figure BDA0002262804750000055
构建决策统计数据矩阵：
Figure BDA0002262804750000061
生成MLP分类器输入特征步骤，对于上述步骤获得的4×n的决策统计数据矩阵，本发明采用按列相加的方式进行数据融合，
得到n个
Figure BDA0002262804750000062
将每一种调制模式下的输入特征均输入到MLP分类器内，最终通过MLP分类器识别得到调制模式并与所对应的分类标签匹配输出；
label＝{0,1,2,…,n-1}。
在正式使用前，MLP分类器需要进行学习，采用前向传播和反向传播技术来训练模型，更新权重。本发明采用了拟牛顿法，激活函数设置为反三角函数(tanh)，神经网络层数为3，隐藏神经元个数为8，训练样本和测试样本均为1000，最大迭代次数为300个epoch。
计算识别精度的步骤，对于MLP分类器的分类结果，计算识别精度
Figure BDA0002262804750000063
其中Nc为正确分类的样本数，Ntotal为测试信号样本的总数。
本发明方法充分考虑了在高阶调制模式与大规模MIMO***时，单天线***常用的基于似然度的调制识别方法具有极其高的计算复杂度。为解决计算复杂度问题，本发明方法采用基于分布测试的算法来解决在MIMO环境下的调制识别问题。
如图2所示的是不同识别算法在不同SNR下识别性能的比较，本发明算法可以简称DTE，在整个SNR上都优于经典的分布测试算法，尤其是高信噪比情况下，在SNR＝16dB时，识别率比AD test算法高2％。
如图3和图4所示，给出了在不同衰落信道条件下，本发明算法鲁棒性的表现，很明显ML算法极易受到频率偏移和相位偏移的影响，偏移程度过大，ML算法的识别性能大大降低。
如表1所示：
Figure BDA0002262804750000071
给出了不同算法计算复杂度的比较，经典的ML算法包含了指数运算，极大地增加了算法的复杂度，然而本发明算法只涉及加法和乘法，具有明显的优势。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (6)

1.一种基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)对接收到的信号进行预处理，采用的归一化公式为：
Figure FDA0002944660500000011
从接收信号
Figure FDA0002944660500000012
中获得信号特征序列
Figure FDA0002944660500000013
其中
Figure FDA0002944660500000014
和
Figure FDA0002944660500000015
分别表示第k个复数信号rk的实部分量和虚部分量，
Figure FDA0002944660500000016
和
Figure FDA0002944660500000017
分别表示复数信号的实部分量和虚部分量的均值，而
Figure FDA0002944660500000018
和
Figure FDA0002944660500000019
分别表示复数信号的实部分量和虚部分量的标准差；
步骤2)通过四种分布测试算法Kolmogorov-Smirnov Test、Cramer-VonMises Test、Anderson-Darling Test和Variance Test获取决策统计数据
Figure FDA00029446605000000110
定义为：
Figure FDA00029446605000000111
Figure FDA00029446605000000112
Figure FDA00029446605000000113
Figure FDA0002944660500000021
其中F1(zn)为接收信号的经验累积分布，F0(zn|M)为候选调制模式的理论累积分布，M为候选调制模式；
步骤3)从而获得
Figure FDA0002944660500000022
的矩阵为：
Figure FDA0002944660500000023
步骤4)通过矩阵生成MLP分类器的输入特征，输入特征定义为：
Figure FDA0002944660500000024
每一种调制模式下的输入特征均输入到MLP分类器内；
步骤5)不同的调制模式经过决策统计数据融合之后获得的输入特征通过MLP分类器识别调制模式并与所对应的分类标签匹配输出；
label＝{0,1,2,…,n-1}。
2.如权利要求1所述的基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，其特征在于，
Figure FDA0002944660500000025
取自接收复信号的实部、虚部、幅度或者相位。
3.如权利要求1所述的基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，其特征在于，生成决策统计数据
Figure FDA0002944660500000031
的矩阵步骤如下：首先计算接收信号的经验累积分布F1(zn)，其次计算候选调制模式的理论累积分布F0(zn|M)，最后基于四种分布测试算法计算不同调制模式下的决策统计数据
Figure FDA0002944660500000032
4.如权利要求1所述的基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，其特征在于，在
Figure FDA0002944660500000033
的矩阵中采用按列相加的方式进行数据融合。
5.如权利要求1所述的基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，其特征在于，MLP分类器采用前向传播和反向传播技术训练模型并更新权重。
6.如权利要求5所述的基于多分布测试数据融合的多层感知器快速调制识别方法，其特征在于，训练结束后，计算识别精度，对于MLP分类器的分类结果，计算识别精度
Figure FDA0002944660500000034
其中Nc为正确分类的样本数，Ntotal为测试信号样本的总数。
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