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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水聲通信調(diào)制模式識(shí)別的研究

        2020-02-23 12:47:34馮師軍禹潤(rùn)田
        電聲技術(shù) 2020年9期
        關(guān)鍵詞:水聲特征參數(shù)平均值

        尹 航,田 甜,馮師軍,禹潤(rùn)田

        (中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三研究所,北京 100015)

        0 引言

        隨著水下攻防技術(shù)的快速發(fā)展,水下信息獲取和解析的需求越來(lái)越大。通過(guò)水下聲信號(hào)獲取信息是水下信息攻防的關(guān)鍵技術(shù)。水聲通信信號(hào)是水下聲信號(hào)的重要組成部分,而水聲通信調(diào)制模式識(shí)別是水下聲信號(hào)解析的重要環(huán)節(jié)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差逆向傳播、多層前饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下,通過(guò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)記憶數(shù)據(jù)的輸入輸出映射關(guān)系。

        本文根據(jù)水聲通信信號(hào)的特點(diǎn),將通信特征參數(shù)和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,進(jìn)行水聲通信調(diào)制模式識(shí)別。根據(jù)待識(shí)別信號(hào)的種類及特性,本文選取了6 類信號(hào)特征參數(shù)?;贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和水聲通信信號(hào)特征參數(shù),本文建立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,設(shè)計(jì)了一種水聲通信信號(hào)(OFDM、BPSK、QPSK、FSK、MFSK)分類器。為了驗(yàn)證方法的有效性,本文對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。仿真結(jié)果表明,結(jié)合信號(hào)特征參數(shù)與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所提方法可以取得較好的識(shí)別效果。

        1 選取的通信信號(hào)特征參數(shù)

        1.1 零中心歸一化瞬時(shí)幅度譜均值

        根據(jù)OFDM 與PSK、FSK 的時(shí)域、頻域特性,定義零中心歸一化瞬時(shí)幅度譜均值M1為[1-2]:

        式中,Ns為數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)數(shù);acn(i)=an(i)=1,為瞬時(shí)幅度a(i)的均值。通過(guò)對(duì)瞬時(shí)幅度的歸一化處理,可減少信道增益的影響。

        1.2 功率譜參數(shù)

        頻移鍵控信號(hào)和非頻移鍵控信號(hào)的功率譜有很大區(qū)別。頻移鍵控(Frequency-Shift Keying,F(xiàn)SK)信號(hào)在各調(diào)制頻率上會(huì)出現(xiàn)明顯的單頻分量,相移鍵控(Phase-Shift Keying,PSK)信號(hào)無(wú)離散譜線的單峰。采用比值R來(lái)體現(xiàn)信號(hào)功率譜的形狀特征,反映的是信號(hào)功率譜包絡(luò)的變化程度,定義如下:

        式中,μ是信號(hào)功率譜包絡(luò)的均值;σ2是信號(hào)功率譜包絡(luò)的方差。由定義式可知,若信號(hào)譜平坦,則比值R值趨于0。若信號(hào)存在多個(gè)峰,比值R隨著譜峰數(shù)的減少而增大。

        1.3 零中心歸一化瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的平均值

        零中心歸一化瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的平均值Mf1定義為:

        1.4 遞歸零中心歸一化瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的平均值

        遞歸零中心歸一化瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的平均值Mf2定義為:

        表示信號(hào)的零中心歸一化瞬時(shí)頻率,ff=abs(f ')表示信號(hào)的瞬時(shí)頻率,f '=H(f)表示信號(hào)的希爾伯特變換。

        2FSK 信號(hào)不含有絕對(duì)頻率信息,Mf2值在兩個(gè)大小相等、符號(hào)相反的頻率值之間變化,值較小。4FSK 信號(hào)本身含有絕對(duì)和直接的頻率信息,因此Mf2值較大。

        1.5 遞歸零中心歸一化后的瞬時(shí)頻率的絕對(duì)值再進(jìn)行中心化的絕對(duì)值的平均值

        定義Mf3為遞歸零中心歸一化后的瞬時(shí)頻率的絕對(duì)值再進(jìn)行中心化的絕對(duì)值的平均值,可表示為:

        1.6 零中心歸一化瞬時(shí)相位絕對(duì)值的平均值

        定義Mp1為零中心歸一化瞬時(shí)相位絕對(duì)值的平均值,可表示為:

        Mp1用于區(qū)分PSK 類信號(hào)。由于2PSK 信號(hào)只有兩個(gè)相位值,其平均后的絕對(duì)值為常數(shù),因此其中心歸一化瞬時(shí)相位的絕對(duì)值為常數(shù)。4PSK 信號(hào)包含絕對(duì)相位信息,取絕對(duì)值后仍帶有相位信息,因此4PSK 信號(hào)的Mp1值不是常數(shù)。

        2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水聲通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別

        2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上通常包含輸入層、隱含層及輸出層[3],結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后,需要通過(guò)已知對(duì)應(yīng)關(guān)系的樣本集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)不斷反饋和修正各層神經(jīng)元的閾值和權(quán)值,可使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入輸出映射關(guān)系。

        訓(xùn)練過(guò)程分為兩個(gè)階段。第一個(gè)階段,設(shè)置網(wǎng)絡(luò)初始值,包括各層權(quán)值和閾值,輸入已知對(duì)應(yīng)關(guān)系的學(xué)習(xí)樣本,記錄每層網(wǎng)絡(luò)各神經(jīng)元的輸出。第二階段,對(duì)比神經(jīng)元輸出和樣本標(biāo)簽得到誤差,逆推各層權(quán)值和閾值,即從最后一層帶入前端各層,計(jì)算各層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值對(duì)誤差的影響并進(jìn)行更新。反復(fù)執(zhí)行訓(xùn)練過(guò)程,直到誤差值達(dá)到預(yù)期效果。

        2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體的訓(xùn)練過(guò)程

        給定訓(xùn)練集D={(x1,y1),(x2,y2)…,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl,即輸入數(shù)據(jù)有d個(gè)屬性描述,輸出l維實(shí)值向量。

        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示,輸入層包含d個(gè)神經(jīng)元,輸出層包含l個(gè)神經(jīng)元,隱含層包含q個(gè)神經(jīng)元。其中,輸出層的神經(jīng)元j的閾值為θj,隱含層的神經(jīng)元h的閾值為γh。vih為輸入層的神經(jīng)元i與隱含層的神經(jīng)元h之間的權(quán)重,ωhj為隱含層的神經(jīng)元h與輸出層的神經(jīng)元j的連接權(quán)重。若隱含層的神經(jīng)元h輸入是,則輸出層的神經(jīng)元j的輸入是,其中bh為隱含層的神經(jīng)元h的輸出。

        選擇Sigmoid 函數(shù)作為隱含層和輸出層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)。

        隱含層輸出為:

        對(duì)訓(xùn)練集(xk,yk)(xk,yk),假定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為即:

        即網(wǎng)絡(luò)在(xk,yk)上的均方誤差Ek為:

        BP 算法的目標(biāo)就是要最小化訓(xùn)練集D上的累計(jì)誤差E:

        2.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水聲通信調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)

        仿真水聲信道模型[4-6],在不同信噪比下將仿真通信信號(hào)經(jīng)過(guò)水聲信道模型產(chǎn)生信號(hào)數(shù)據(jù)集。將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),測(cè)試集用于驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。當(dāng)測(cè)試結(jié)果達(dá)到需要指標(biāo)時(shí),可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識(shí)別非合作信號(hào)。訓(xùn)練流程如圖2 所示。

        將6 類參數(shù)輸入BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,達(dá)到預(yù)期指標(biāo)時(shí)訓(xùn)練停止,同時(shí)保留經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層參數(shù)用于測(cè)試。

        3 水聲通信調(diào)制識(shí)別實(shí)驗(yàn)

        選取6 種調(diào)制模式類型,每種調(diào)制方式生成200 組仿真數(shù)據(jù),其中100 組用于訓(xùn)練,100 組用于算法效果驗(yàn)證。采樣率fs=90 kHz,數(shù)據(jù)參數(shù)如表1 所示。

        表1 樣本數(shù)據(jù)參數(shù)

        在SNR=0 dB 的情況下仿真水聲通信信號(hào),計(jì)算各調(diào)制方式信號(hào)的特征參數(shù),結(jié)果如圖3~8所示。

        在SNR=10 dB 情況下,仿真水聲通信信號(hào),計(jì)算各調(diào)制方式信號(hào)的特征參數(shù),結(jié)果如圖9~14所示。

        引入多途信道,分別在信噪比0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB 的條件下仿真。當(dāng)信噪比到8 dB 時(shí),識(shí)別結(jié)果有明顯提高,如圖15 所示。

        SNR=10 dB 時(shí)識(shí)別率可達(dá)到95%以上,結(jié)果如表2 所示。

        表2 SNR=10 dB 時(shí)的識(shí)別率

        4 結(jié)語(yǔ)

        本文研究了一種基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水聲通信調(diào)制模式識(shí)別方法。由仿真結(jié)果可以看出,識(shí)別結(jié)果正確率可以達(dá)到90%以上,證明此方法有效。由于實(shí)驗(yàn)所使用的數(shù)據(jù)為仿真數(shù)據(jù),該算法在實(shí)際應(yīng)用中面對(duì)更復(fù)雜的海洋環(huán)境時(shí)的識(shí)別性能有待進(jìn)一步研究。

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