方健貴　唐靜　熊韜

摘要：文章首先介紹了信號(hào)識(shí)別的意義和發(fā)展趨勢(shì)，闡述了傳統(tǒng)通信的信號(hào)識(shí)別方法；接著介紹了兩種信號(hào)識(shí)別方法的實(shí)際應(yīng)用案例，對(duì)信號(hào)識(shí)別效率、準(zhǔn)確度進(jìn)行仿真和分析；最后使用廣義特征提取技術(shù)、權(quán)重特征數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)和決策方式，提出了一種針對(duì)特定信號(hào)識(shí)別的解決方案，該方法具有識(shí)別效率高、資源要求低、可擴(kuò)展和易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：信號(hào)識(shí)別；調(diào)制識(shí)別；特征提取；特定信號(hào)

1 信號(hào)識(shí)別的意義及方法

1.1 信號(hào)識(shí)別概述

近些年，隨著無(wú)線通信技術(shù)、衛(wèi)星通信、網(wǎng)絡(luò)通信、軟件無(wú)線電技術(shù)等技術(shù)的迅速發(fā)展，無(wú)線電識(shí)別技術(shù)在電子監(jiān)視、電子防護(hù)、電子對(duì)抗、電子牽制、信號(hào)截取、雷達(dá)識(shí)別以及保障通信質(zhì)量和安全等軍事應(yīng)用方面發(fā)揮著越來(lái)越大的作用；在民用方面，同樣由于移動(dòng)通信業(yè)務(wù)的急劇擴(kuò)張，頻譜資源日益短缺，無(wú)線電管理機(jī)構(gòu)可通過(guò)信號(hào)識(shí)別技術(shù)為無(wú)線頻譜管理進(jìn)行信號(hào)身份確認(rèn)，對(duì)一些非法信號(hào)進(jìn)行監(jiān)控、屏蔽、干擾、定位、查處，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同用戶(hù)的區(qū)別管理。

從識(shí)別的對(duì)象上區(qū)分，以上闡述的多是對(duì)未知信號(hào)的識(shí)別和應(yīng)用，即在得到識(shí)別結(jié)果前對(duì)信號(hào)的特征信息是未知的，識(shí)別的結(jié)果也未必是用戶(hù)感興趣的信號(hào)，可認(rèn)為是一種“盲識(shí)別”。在某些特定的無(wú)線電監(jiān)測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域，比如非法廣播監(jiān)視、重點(diǎn)區(qū)域反恐無(wú)線電偵測(cè)，需要對(duì)某些已知的無(wú)線電信號(hào)進(jìn)行快速發(fā)現(xiàn)、跟蹤和監(jiān)測(cè)接收。這種信號(hào)在監(jiān)測(cè)前已經(jīng)掌握了其部分特征信息，可以認(rèn)為是一種“特定識(shí)別”。專(zhuān)門(mén)針對(duì)此方面的研究和應(yīng)用較少。

此外，無(wú)線電信號(hào)在傳播過(guò)程中，環(huán)境復(fù)雜，外界噪聲干擾較多，造成信號(hào)接收的不確定性，信號(hào)的處理日益困難，所以，了解信號(hào)識(shí)別類(lèi)型，可為凈化信號(hào)環(huán)境和抑制干擾等提供有力的支持。

1.2信號(hào)識(shí)別的方法

通信信號(hào)識(shí)別主要有兩種方法：決策一理論法和模式識(shí)別法。兩種識(shí)別方法都是基于假設(shè)檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)推斷這兩個(gè)基本數(shù)學(xué)方法上實(shí)現(xiàn)的。

1.2.1 決策論識(shí)別方法

決策論方法實(shí)際上是最大似然假設(shè)檢驗(yàn)方法，基本思想是采用概率論和假設(shè)檢驗(yàn)理論來(lái)解決信號(hào)的調(diào)制識(shí)別問(wèn)題。通常根據(jù)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，通過(guò)理論分析與推導(dǎo)，得到統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量，然后與一個(gè)合適的門(mén)限進(jìn)行比較，從而形成判決準(zhǔn)則來(lái)實(shí)現(xiàn)調(diào)制信號(hào)自動(dòng)識(shí)別。在決策論方法中，通常把信號(hào)分類(lèi)看成一個(gè)多元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題，對(duì)應(yīng)m種調(diào)制方式有m種假設(shè)檢驗(yàn)H_i（i=1，2，…，m）。

該方法的優(yōu)點(diǎn)在于完備的算法理論支撐下，在最小誤碼下，保證分類(lèi)準(zhǔn)則的最優(yōu)化；其缺點(diǎn)在于決策論算法需要更多的先驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，如載波頻率、載波相位、碼元速率、噪聲類(lèi)型和信噪比等等。先驗(yàn)知識(shí)缺少或不準(zhǔn)確嚴(yán)重影響算法的性能，甚至導(dǎo)致算法失效。其次，未知參量的存在導(dǎo)致似然比識(shí)別算法的統(tǒng)計(jì)量表達(dá)式非常復(fù)雜，計(jì)算量大，難于實(shí)時(shí)處理。若簡(jiǎn)化處理勢(shì)必降低性能。

1.2.2 模式識(shí)別方法

在模式識(shí)別方法中，其按照特征提取和分類(lèi)識(shí)別兩個(gè)步驟完成如圖1所示。調(diào)制方式模式識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要由信號(hào)接收、特征提取和判決輸出3部分構(gòu)成。

首先原始數(shù)據(jù)中提取表征信號(hào)調(diào)制樣式的特征向量，提取調(diào)制識(shí)別分類(lèi)特征可以在時(shí)域進(jìn)行，也可以在頻域進(jìn)行，常用的分類(lèi)特征包括包絡(luò)特征、相位特征、頻率特征，頻譜特征，高階累積量等；然后根據(jù)一定的判決門(mén)限，在特征空間中用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別信號(hào)調(diào)制樣式，特征的提取直接影響后面類(lèi)型識(shí)別部分的設(shè)計(jì)和性能。

2 兩個(gè)典型的信號(hào)識(shí)別設(shè)計(jì)方案

2.1 調(diào)試識(shí)別和符號(hào)速率提取技術(shù)

2.1.1 調(diào)制識(shí)別技術(shù)

利用決策樹(shù)理論實(shí)現(xiàn)對(duì)FM，AM，CW，ASK，F(xiàn)SK、QPSK，OQPSK，16QAM，32QAM等調(diào)制的分選。

2.1.2 符號(hào)速率提取技術(shù)

利用小波尺度變換技術(shù)對(duì)符號(hào)速率進(jìn)行提取，可實(shí)現(xiàn)對(duì)ASK，F(xiàn)SK，QPSK，OQPSK，16QAM，32QAM等調(diào)制的符號(hào)速率提取。

實(shí)際應(yīng)用測(cè)試表明，以上幾種調(diào)制識(shí)別方法，在接收信號(hào)信噪比達(dá)到10dB以上時(shí)，其準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上，計(jì)算機(jī)資源要求較高。

2.2 電臺(tái)信號(hào)特征識(shí)別

2.2.1 電臺(tái)信號(hào)識(shí)別方法

在民用的無(wú)線電管理方面或軍用應(yīng)用領(lǐng)域，電臺(tái)信號(hào)識(shí)別的需求和應(yīng)用都比較廣泛。

識(shí)別過(guò)程主要依據(jù)電臺(tái)的特征參數(shù)，這些參數(shù)可以是常規(guī)特征參數(shù)、高階統(tǒng)計(jì)量特征參數(shù)，或者是特征參數(shù)與高階統(tǒng)計(jì)量特征參數(shù)結(jié)合等。

常規(guī)特征主要包括分形理論的LZC復(fù)雜度、盒維數(shù)、信.息維數(shù)等。

高階統(tǒng)計(jì)特征主要包括高階J特征、包絡(luò)峰度、矩形積分雙譜等。

2.2.2 電臺(tái)信號(hào)識(shí)別仿真結(jié)果

筆者曾對(duì)某無(wú)線電監(jiān)測(cè)站設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了識(shí)別仿真處理。在采樣頻率為38 2kHz時(shí)進(jìn)行時(shí)長(zhǎng)1s的數(shù)據(jù)采樣，所獲得的數(shù)據(jù)組成一個(gè)樣本，每個(gè)電臺(tái)采集的樣本個(gè)數(shù)為100個(gè)，提取的特征碼大小約為1kbit，識(shí)別時(shí)間一般在秒級(jí)，對(duì)其進(jìn)行仿真，以預(yù)計(jì)其可達(dá)到的識(shí)別率。

以調(diào)幅話音廣播隨機(jī)采集4個(gè)電臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真：取電臺(tái)一100組數(shù)據(jù)，30組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，70組作為測(cè)試數(shù)據(jù)；取電臺(tái)90組數(shù)據(jù)，30組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，60組作為測(cè)試數(shù)據(jù)；電臺(tái)三50組數(shù)據(jù)，30組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，20組作為測(cè)試數(shù)據(jù)；電臺(tái)四49組數(shù)據(jù)，29組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，20組作為測(cè)試數(shù)據(jù)。識(shí)別過(guò)程是一一匹配各電臺(tái)特征庫(kù)，匹配正確則判定為該電臺(tái)信號(hào)。識(shí)別結(jié)果如表1所示。

3 一種特定信號(hào)的識(shí)別方法

3.1 典型信號(hào)識(shí)別方法分析

針對(duì)特定的無(wú)線電信號(hào)，在已知調(diào)制識(shí)別的基礎(chǔ)上，采用調(diào)制識(shí)別的方法可以做到較高的識(shí)別概率，但隨著未知信號(hào)調(diào)制類(lèi)型的增加，勢(shì)必會(huì)成倍增加識(shí)別的時(shí)間和硬件運(yùn)算資源，甚至出現(xiàn)某些信號(hào)無(wú)法區(qū)分的情況（如USB，LSB等）。而采用信號(hào)特征庫(kù)比對(duì)的方式，上述從樣本庫(kù)（連續(xù)采樣數(shù)據(jù)）提取特征識(shí)別樣本庫(kù)信號(hào)，其識(shí)別率均未能達(dá)到90%，雖然隨著樣本庫(kù)數(shù)量的增加和選擇的匹配特征個(gè)數(shù)增加，可以提高其識(shí)別概率，但由于無(wú)線電信號(hào)在傳播過(guò)程中，環(huán)境復(fù)雜和外界噪聲干擾較多造成信號(hào)接收的不確定性特征較多。該方法在耗費(fèi)運(yùn)算資源的同時(shí)仍然不能達(dá)到理想的應(yīng)用效果。

3.2 特定信號(hào)識(shí)別方法的方案設(shè)計(jì)

眾所周知，典型的信號(hào)識(shí)別方法均為某種意義上的“盲識(shí)別”，為了數(shù)理運(yùn)算的有效性和硬件資源的可實(shí)現(xiàn)性，其選取的特征參量均為通用的、個(gè)數(shù)固定的。而針對(duì)特定的信號(hào)，雖然信號(hào)的種類(lèi)繁多，但其很多特征參量是已知的。除了以上提到的常規(guī)參數(shù)、高階參數(shù)、調(diào)制類(lèi)型等特征之外，還有諸如中心頻率、頻偏、電平、穩(wěn)定性、帶寬、持續(xù)時(shí)間、信噪比、平均電平、活動(dòng)時(shí)間、語(yǔ)音/數(shù)據(jù)、瀑布圖、語(yǔ)圖等等。但凡可以用來(lái)識(shí)別某類(lèi)特定信號(hào)的一切特征都可以統(tǒng)計(jì)進(jìn)來(lái)，人們可以稱(chēng)之為“廣義特征”，而某個(gè)特定信號(hào)則采取狹義特征進(jìn)行描述。具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括狹義特征庫(kù)提取和特定信號(hào)搜索識(shí)別，如圖2-3所示。

電臺(tái)①狹義特征庫(kù)提?。?/p>

首先對(duì)已知的某特定信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集的數(shù)據(jù)不僅僅限于無(wú)線電信號(hào)本身，包括一切可以描述此類(lèi)信號(hào)的所有信息，如出現(xiàn)時(shí)間、時(shí)長(zhǎng)，甚至與此同時(shí)出現(xiàn)的具有某種關(guān)聯(lián)意義的特殊事件等，該過(guò)程可在人工協(xié)助下半自動(dòng)完成。

根據(jù)各個(gè)廣義特征對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析運(yùn)算，提取特征；各個(gè)不同的特征其描述方式、提取辦法各型各異。特征數(shù)量越多，描述越細(xì)致，其提取的過(guò)程就越復(fù)雜。

狹義特征庫(kù)獲?。喊凑找欢ǖ呐袥Q規(guī)則，從廣義特征庫(kù)中篩選可以表征（判別）某特定信號(hào)的特征集，組成該電臺(tái)的狹義特征庫(kù)。

特定電臺(tái)①識(shí)別：

先對(duì)信號(hào)進(jìn)行信道篩選，從可能的頻段中對(duì)寬帶的信號(hào)進(jìn)行篩選，生成可能存在某感興趣的電臺(tái)的信道列表s。

分別對(duì)各個(gè)信道（S₁，…，S_N）進(jìn)行狹義特征提取，這里僅限于狹義特征，其數(shù)量和運(yùn)算的復(fù)雜度相對(duì)簡(jiǎn)單得多。

對(duì)當(dāng)前提取的S₁信道的狹義特征集與信號(hào)①的狹義特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)判決規(guī)則進(jìn)行判決，得出信道s，是否為電臺(tái)①的識(shí)別結(jié)果。以此類(lèi)推識(shí)別其他信道。

3.3 特定信號(hào)識(shí)別方法的特點(diǎn)分析

該方法針對(duì)某些已知的特定信號(hào)搜索、識(shí)別及跟蹤，具有以下特點(diǎn)：（1）充分利用已知信號(hào)的信息，可以根據(jù)硬件資源的運(yùn)作能力和信號(hào)的重要度，靈活調(diào)整信號(hào)特征數(shù)量，同時(shí)可以根據(jù)新信號(hào)類(lèi)進(jìn)行增補(bǔ)，擴(kuò)展能力強(qiáng)；（2）該方法在特征數(shù)的選取上采用開(kāi)放型的廣義特征的概念，既可充分吸收已有的各種信號(hào)特征識(shí)別技術(shù)，又不局限于某種特征描述方式，可大大增加信號(hào)特征的范圍和深度，從而提高信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確度；（3）由于實(shí)際信號(hào)識(shí)別應(yīng)用中采取的不同信號(hào)比對(duì)不同的狹義特征庫(kù)的方式，在保證信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，大大減少了特征識(shí)別的個(gè)數(shù)，提高了識(shí)別效率。

4 結(jié)語(yǔ)

在傳統(tǒng)通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別和特征識(shí)別的基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)際應(yīng)用和仿真結(jié)果分析，提出了一種特定信號(hào)識(shí)別的新方法。采用開(kāi)放的、可擴(kuò)充的廣義特征庫(kù)和有針對(duì)性的狹義特征提取、識(shí)別方法，其優(yōu)點(diǎn)在于針對(duì)特定信號(hào)，具有更高的識(shí)別效率（速度、實(shí)時(shí)性）、更高的準(zhǔn)確度（識(shí)別概率）；硬件運(yùn)算資源要求低、可實(shí)現(xiàn)性好；用戶(hù)可根據(jù)實(shí)際的監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行個(gè)性化的設(shè)定。對(duì)某些特定的無(wú)線電信號(hào)監(jiān)測(cè)、跟蹤、自動(dòng)接收的應(yīng)用具有一定的指導(dǎo)意義。