江偉華，童峰，王彬，劉世剛

（1.廈門大學(xué)水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點實驗室，福建廈門361005；2.解放軍信息工程大學(xué)，河南鄭州450002）

采用主分量分析的非合作水聲通信信號調(diào)制識別

江偉華1，童峰1，王彬2，劉世剛2

（1.廈門大學(xué)水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點實驗室，福建廈門361005；2.解放軍信息工程大學(xué)，河南鄭州450002）

由于信道傳輸特性、信噪比低等因素的影響，非合作水聲通信信號的調(diào)制識別極具挑戰(zhàn)性。對信號功率譜、平方譜進行主分量分析，提取代表不同類型調(diào)制信號特有信息的主分量作為特征參數(shù)，從而降低特征參數(shù)維度、抑制噪聲影響，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水聲通信信號調(diào)制方式分類器。海上實錄信號數(shù)據(jù)的識別實驗結(jié)果表明了該方法的有效性。

聲學(xué)；水聲通信信號；譜特征；調(diào)制識別；主分量分析；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器

0　引言

隨著海洋權(quán)益維護、國防安全等領(lǐng)域信息獲取和處理需求的不斷提升，非合作水聲通信信號調(diào)制方式識別研究成為重要的研究課題。但由于非合作水聲通信信號受信道、噪聲影響大［1-2］，而目前無線領(lǐng)域常用的通信信號調(diào)制識別方法如基于信號瞬時時域特征［3-4］、基于小波變換方法［5］、基于信號譜相關(guān)方法［6］等，往往需要較多的調(diào)制參數(shù)作為先驗知識（如精確載波頻率、初始相位、符號速率）。由于水聲信道具有復(fù)雜的時間-空間-頻率變化特性，使得上述這些先驗知識在水聲信號調(diào)制方式未知的情況下難以得到，給非合作水聲通信信號的自動識別帶來很大困難。

范海波等［7］提出了一種基于譜特征的通信信號調(diào)制方式自動識別方法，從信號功率譜、平方譜中提取頻譜形狀和譜峰數(shù)的特征參數(shù)作為特征向量，在較低信噪比下仍具有很好的識別準確率。但是，與無線信道相比，在水聲信道惡劣傳輸條件下功率譜、平方譜特征參數(shù)往往呈現(xiàn)出嚴重的不穩(wěn)定性、隨機性；同時，海洋背景噪聲具有非高斯、非平穩(wěn)特性，對識別性能造成嚴重影響。

主分量分析（PCA）是將多個變量化為少數(shù)幾個綜合變量來代替原始數(shù)據(jù)中較多變量的統(tǒng)計方法，已廣泛應(yīng)用于語音信號處理、數(shù)據(jù)壓縮、模式識別等研究中［8-10］。該方法不僅可以反映原始數(shù)據(jù)所提供的信息，而且可以達到高維數(shù)據(jù)降維、抑制噪聲影響的目的，從而有效地解決高維特征的分類與識別問題。

水聲通信信號功率譜、平方譜特征包含了調(diào)制特征，但具有較大的數(shù)據(jù)量和較高的維數(shù)，如果直接用來進行識別處理將需要難以承受的計算成本。提取功率譜、平方譜的形狀特征參數(shù)可有效降低特征維數(shù)，但在較低信噪比條件下，譜形狀特征易產(chǎn)生變化，從而對調(diào)制識別的性能造成影響。本文采用了PCA方法進行特征再提取，在保留原始數(shù)據(jù)所有信息的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)源進行降維處理，克服了傳統(tǒng)的特征選擇［11］單純刪除原始數(shù)據(jù)某些維數(shù)所帶來的信息量不全的缺陷。PCA方法通過創(chuàng)建一個替換、較小的變量集來“組合”特征的精華，原數(shù)據(jù)可以投影到該較小的集合中［12-13］。PCA通過主分量的選取，可以從混合信號中去除干擾信號和噪聲，不但可以高效地處理高維數(shù)據(jù)，還能達到一定的信噪分離效果［14-15］。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種廣泛應(yīng)用于模式識別、信號處理、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域［16-18］的識別器。本文基于對水聲信號功率譜和平方譜特征的分析，采用PCA方法進行特征再提取，并利用ANN設(shè)計了一種具備二進制相移鍵控（BPSK）、正交相移鍵控（QPSK）、多進制頻移鍵控（MFSK）等常用水聲通信信號調(diào)制方式識別的自動識別器。為了驗證本文方法的有效性，通過采用從4個不同海域的水聲信道，海上實錄信號的調(diào)制識別結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的基于譜特征的參數(shù)提取方法相比，本文采用的方法識別率高且具有較強的抗噪聲能力。

1　PCA方法簡介

PCA方法［8-15］是多元統(tǒng)計理論中一種十分成熟的方法，其目的是在n維數(shù)據(jù)空間中確定n個正交矢量，在這些正交矢量方向上，原數(shù)據(jù)間的相關(guān)性將被消除。假設(shè)訓(xùn)練樣本集合為Y=｛Y1，Y2，…，YK｝，每個訓(xùn)練樣本可以用向量Yi=（Y1，i，Y2，i，…，Yn，i）來表示。它可以看作n維空間中的一點，稱此空間為原始特征空間S.訓(xùn)練樣本中，同一類信號的訓(xùn)練樣本在結(jié)構(gòu)上有一定的相似性，因而在n維空間中，同一類信號的樣本向量會聚集在較小的空間中。

如果以訓(xùn)練樣本集的總體協(xié)方差矩陣作為PCA產(chǎn)生的矩陣，則所有訓(xùn)練樣本的總體協(xié)方差矩陣為

式中:A=［φ1，φ2，…，φK］；μ為全體訓(xùn)練樣本的均值。

S滿足下面的方程:SVm=λmVm，其中VTi V j=為矩陣S的特征向量，也是主要分量空間的基，λm為對應(yīng)的特征值。

根據(jù)PCA理論，得到了一個從原始特征向量空間到新特征空間的線性變換:

式中:W為由S的特征向量構(gòu)成的變換矩陣。

PCA方法構(gòu)成了n個新向量，稱為主分量V1，V2，…，Vn.主分量應(yīng)滿足:1）每個主分量是各個原變量的線性組合；2）各個主分量之間是正交的；3）經(jīng)線性變換得到的V1的方差最大，V2在滿足與V1正交的條件下方差最大，以此類推。與之對應(yīng)的特征值為λ1，λ2，…，λn，且λ1≥λ2≥…≥λn.方差大的主分量含原變量的信息量大，所以V1所含原變量的信息量最大，以此類推。一般情況下，前面幾個主分量的方差貢獻率已足以反映原變量的信息，這樣就可以降低空間維數(shù)，突出有用信息，去除冗余信息。它的第一或前幾個主分量包含了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，而次分量則以噪聲為主。因此，PCA方法不但可以高效地處理高維數(shù)據(jù)，還能達到一定的信噪分離效果，通過選擇合適的主分量進行數(shù)據(jù)重構(gòu)就可以達到消除噪聲的目的［14-15］。

2　基于PCA的水聲通信信號特征提取

2.1信號功率譜的特征

信號的功率譜表示信號功率隨著頻率的變化情況，頻移鍵控信號與非頻移鍵控信號在信號功率譜上有很大的不同，MFSK信號在各調(diào)制頻率上會出現(xiàn)明顯的單頻分量，這與相移鍵控（PSK）信號無離散譜線的單峰有著明顯的區(qū)別。因此，以信號功率譜的形狀作為特征可以識別出MFSK調(diào)制，如R參數(shù)［18］反應(yīng)信號功率譜包絡(luò)的變化程度。本文考慮在無先驗知識的條件下，運用PCA方法從信號功率譜的訓(xùn)練樣本中提取出主分量，選擇方差貢獻率較大的兩個主分量R V1、R V2作為新的特征空間，這樣可以得到信號新的特征參數(shù)。

圖1（a）和圖1（b）分別為對4個不同的淺海水聲信道獲取的水聲調(diào)制信號進行功率譜譜形狀分析獲取的參數(shù)u2-δ2［19-20］二維圖和PCA獲取的主分量參數(shù)R V1-R V2二維圖。從圖1（a）中R V1、R V2值的分布情況可知，參數(shù)R V1、R V2能夠較好地將信號分為兩類:MFSK、PSK信號。對比圖1（a）和圖1（b）的二維參數(shù)分布情況可看出，相比譜形狀特征提取方法，PCA方法能更好地區(qū)分MFSK、PSK信號。因此，本文將主分量參數(shù)R V1、R V2作為功率譜的特征參數(shù)進行MFSK和PSK信號的調(diào)制識別。

2.2信號平方譜的特征

信號平方譜［19］為信號平方后的功率譜。信號平方運算會產(chǎn)生很強的零頻分量，所以首先要去掉功率譜的直流成分。信號平方譜反應(yīng)了信號平方后的頻率在功率譜上的表現(xiàn)。BPSK經(jīng)過平方變換后會在對應(yīng)2倍載頻位置上出現(xiàn)一條離散譜線，而QPSK信號的平方譜則無離散譜線的單峰。因此，BPSK、QPSK平方譜具有明顯的不同特征，可通過信號平方譜實現(xiàn)對信號的識別。

由于理想的矩形基帶脈沖的沖激響應(yīng)拖尾長，占用帶寬大，容易產(chǎn)生碼間干擾，所以在實際水聲通信中，PSK信號通常調(diào)制采用脈沖成形技術(shù)。為了消除成形濾波器對信號幅度的影響，本文首先通過瞬時幅度對信號進行歸一化。包絡(luò)歸一化處理可以消除成型濾波器對調(diào)相信號（如PSK）的影響，卻不會影響其調(diào)制信息［21］?；谶@樣的原理，文獻［22］中通過設(shè)定閉值th1，根據(jù)大于th1門限值的二次方功率譜譜峰數(shù)目N對BPSK和QPSK信號進行類內(nèi)識別。

為了提取平方譜的頻率分量，對平方譜歸一化后，用正交基內(nèi)積法對平方譜進行滑動窗的擬合處理，得到擬合曲線后采用平方譜數(shù)據(jù)減去擬合曲線得到瞬變譜，并以此作為譜峰判決的依據(jù)［23］。其中平方譜的譜峰數(shù)SN為瞬變譜中大于設(shè)定門限的譜峰數(shù)目。

圖1　水聲通信信號功率譜特征提取參數(shù)二維圖Fig.1 Two-dimensional diagrams of parameters

本文運用PCA方法從信號平方譜的訓(xùn)練樣本中提取出主分量，選擇方差貢獻率較大的兩個主分量N V1、N V2作為新的特征空間，這樣可以得到信號新的特征參數(shù)。

圖2（a）和圖2（b）分別為從4個不同的淺海水聲信道獲取的BPSK、QPSK水聲通信信號進行平方譜的譜形狀分析提取的參數(shù)N-S N［20，22-23］二維圖和PCA獲取的主分量參數(shù)N V1-N V2二維圖。從圖2（a）中的BPSK和QPSK信號的N V1和N V2值分布情況可知，參數(shù)N V1和N V2可較好地對BPSK和QPSK信號進行區(qū)分。對比圖2（a）和圖2（b）的二維參數(shù)分布情況可看出，相比譜形狀特征提取方法，PCA方法能更好地區(qū)分BPSK、QPPSK信號。本參數(shù)，可以看出4個實驗信道均帶有一定的多普勒，其中信道3由于實驗水域海流速度較快，多普勒為2.0 Hz，稍高于其他3個實驗信道。圖4給出了4個信道的沖激響應(yīng)，從圖4中可以看出，信道2、信道3具有較為明顯的多徑，信道1、信道4多徑較為微弱，4個實驗信道具有不同類型的水聲信道特性。

從4個不同信道獲取的720個水聲通信實驗信文采用主分量參數(shù)N V1和N V2作為信號平方譜的特征參數(shù)，作為區(qū)分BPSK和QPSK調(diào)制信號的特征參數(shù)。

圖2　水聲通信信號平方譜特征提取參數(shù)二維圖Fig.2 Two-dimensional diagrams of parameters

圖3　基于PCA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)制識別系統(tǒng)示意圖Fig.3 Flow chart of modulation recognition system

3　識別器設(shè)計

本文識別器采用3層的反向傳播（BP）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［24］，隱層節(jié)點數(shù)為10，設(shè)定訓(xùn)練迭代的終止條件為訓(xùn)練誤差小于0.001；并設(shè)計了如圖3所示基于ANN的識別分類器。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達到穩(wěn)定狀態(tài)后，保留網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值用于后面的識別。一般采用BP普通算法時，收斂的速度較慢，因此本文采用Levengerg-Marquardt優(yōu)化算法［25］，該算法精確度高，穩(wěn)定性好，收斂速度快。

4　實驗與分析

4.1實驗設(shè)置

為驗證本文水聲調(diào)制識別方案的有效性，采用從某4個不同海域的水聲信道（本文中分別以信道1、信道2、信道3、信道4表示）獲取的水聲通信實驗信號數(shù)據(jù)進行調(diào)制識別實驗。表1給出了4個不同水域?qū)嶒炐诺赖木唧w參數(shù)，實驗中接收和發(fā)射船都處于靜止狀態(tài)，接收信號信噪比為平均信噪比。表1中同時給出了表征信道時變的多普勒頻偏號具有以下3類調(diào)制類型:BPSK、QPSK、MFSK，其中:MFSK（包括2FSK、4FSK、8FSK）信號268個，QPSK信號249個，BPSK信號203個。信號樣本的采樣率96 kHz，16 bit量化。表2中給出了水聲通信信號數(shù)據(jù)樣本中各種調(diào)制信號的調(diào)制參數(shù)。

表1　實驗信道參數(shù)Tab.1 The parameters of four channels

表2　水聲通信信號調(diào)制參數(shù)Tab.2 Modulation parameters

圖4　實驗信道沖激響應(yīng)Fig.4 The impulse responses of the experimental channels

海上實驗系統(tǒng)包括了信號發(fā)射和接收部分:發(fā)射部分包括調(diào)制信號產(chǎn)生、功率放大，最后通過換能器發(fā)射信號；接收部分包括接收換能器接收信號后經(jīng)前置放大、帶通濾波預(yù)處理后通過模擬數(shù)字采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號送入計算機中進行離線處理。通過對采集到的水聲通信信號進行功率譜、平方譜特征提取，并運用PCA對譜特征參數(shù)進行再提取，提取功率譜的主分量參數(shù)R V1、R V2以及平方譜的主分量參數(shù)N V1和N V2構(gòu)成4維特征向量，進行調(diào)制識別實驗。

4.2實驗結(jié)果與分析

采用信號功率譜和信號平方譜的譜形狀特征提取方法［19-20，22-23］和本文PCA方法結(jié)合ANN，進行非合作水聲通信信號調(diào)制識別性能對比。

定義T為ANN訓(xùn)練樣本數(shù)。從總樣本庫中分別隨機選取T個MFSK信號，T個BPSK信號，T個QPSK信號作為訓(xùn)練集，其余樣本作為測試集。表3給出了在ANN訓(xùn)練樣本數(shù)T=50條件下，譜形狀特征和PCA特征的調(diào)制識別結(jié)果。表4則給出了在ANN訓(xùn)練樣本數(shù)T=100條件下，譜形狀特征和PCA特征的調(diào)制識別結(jié)果。

表3　T=50時特征提取的識別率Tab.3 Recognition rates of different features for T=50 ％

表4　T=100時特征提取的識別率Tab.4 Recognition rates of different features for T=100 ％

從表3和表4中可以看出:當T=50時，通過譜形狀特征提取方法，調(diào)制信號的正確識別率較低，除了MFSK外，BPSK、QPSK的調(diào)制方式的識別率都小于90％；而對于PCA方法，調(diào)制信號的正確識別率較高，BPSK、QPSK、MFSK的調(diào)制方式的識別率都大于90％，且都高于譜形狀特征提取方法。特別是QPSK信號的識別率提高了5.62％.當T=100時，譜形狀特征提取方法的正確識別率雖得到了明顯的改善，但仍低于PCA方法的識別率。以上說明在不同的訓(xùn)練樣本下，PCA方法的識別性能明顯優(yōu)于譜形狀特征提取方法。

圖5　不同信噪比條件下的水聲通信信號識別性能曲線Fig.5 Recognition performance of underwater acoustic communication signals under different SNRs

進一步挑選原始信噪比較高的信道2信號樣本疊加海上實錄噪聲進行不同信噪比下的識別性能對比分析。圖5給出了訓(xùn)練樣本數(shù)T=30時，譜形狀特征提取方法和PCA方法在不同信噪比情況下，實驗信道2的BPSK、QPSK、MFSK信號識別結(jié)果。從圖5中可看出，隨著信噪比的下降，PCA方法識別率雖呈下降趨勢，但總體上識別率的下降趨勢較緩。而譜形狀特征提取方法在較高信噪比條件下，雖識別率的下降趨勢較緩，但隨著信噪比的下降，信號的識別率下降明顯。特別是在信噪比0 dB時對于QPSK信號，PCA方法識別率比譜形狀特征提取方法高了15.13％，表明PCA方法的噪聲容忍性能明顯優(yōu)于譜形狀特征提取方法。

5　結(jié)論

針對非合作水聲通信信號調(diào)制的識別困難，本文提出了一種基于PCA的水聲通信信號調(diào)制識別方法，該方法運用PCA對功率譜、平方譜特征參數(shù)進行再提取，提取主分量參數(shù)構(gòu)成4維特征向量，利用ANN調(diào)制識別分類器對BPSK、QPSK和MFSK 3種常見水聲通信調(diào)制信號進行調(diào)制識別測試。實驗結(jié)果初步表明，本文方法的識別性能及抗噪聲性能均優(yōu)于傳統(tǒng)方法?？紤]到本文實驗中接收和發(fā)射船均處于靜止狀態(tài)，僅存在海流造成的輕微多普勒效應(yīng)，在較為明顯多普勒效應(yīng)下的識別性能評估將在下一步工作中開展。

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Modulation Recognition Method of Non-cooperation Underwater Acoustic Communication Signals Using Principal Component Analysis

JIANG Wei-hua1，TONG Feng1，WANG Bin2，LIU Shi-gang2
（1.Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology of Ministry of Education，Xiamen University，Xiamen 361005，F(xiàn)ujian，China；2.The PLA Information Engineering University，Zhengzhou 450002，Henan，China）

The modulation classification of the non-cooperation underwater acoustic communication signals is extremely challenging due to channel transmission characteristics and low signal-to-noise ratio.The principal component analysis（PCA）is used to analyze the power spectra and square spectrum features of signals，which is capable of extracting the principal components associated with different modulated signals as input vector，thus reducing the feature dimension and suppressing the influence of noise.An artificial neural network（ANN）classifier is proposed for modulation recognition.The experimental modulation classification results obtained from field signals in 4 different underwater acoustic channels show that the proposed modulation recognition method has good classification performance.

acoustics；underwater acoustic digital modulated signal；spectrum feature；modulation recognition；principal component analysis；ANN classifier

TN929.3

A

1000-1093（2016）09-1670-07

10.3969/j.issn.1000-1093.2016.09.017

2015-11-01

國家自然科學(xué)基金項目（11274259、11574258）

江偉華（1991—），男，博士研究生。E-mail:whjiang@stu.xmu.edu.cn；童峰（1973—），男，教授，博士生導(dǎo)師。E-mail:ftong@xmu.edu.cn