Разработка программы распознавания модуляции радиосигнала в сложной помеховой обстановке
Аннотация
В данной работе рассматривалась возможность использования нейронных сетей для создания программы, которая определяет тип модуляции сигнала в сложной помеховой обстановке. На первом этапе создавались выборки сигналов с различными уровнями шума. На втором этапе нейронные сети с различными функциями активации обучались на данных выборках. На третьем этапе наиболее эффективные конфигурации обучались на сигналах с шумом. Используя полученные конфигурации, была написана программа.
Введение
В настоящее время нейронные сети становятся все более популярными для решения различных типов задач. Нейронные сети стали использовать и для работы с сигналами. Нас интересует возможность определения типа модуляции сигнала с помощью нейронной сети. Мы постоянно сталкиваемся с сигналами в повседневной жизни: радио, сотовая связь, телевидение, интернет, спутниковая связь. Большинство сигналов при передачи подвергаются модулированию - процессу изменения параметров несущего сигнала с использованием модулирующего сигнала.
Предварительные исследования показывают, что нейронные сети являются одним из немногих подходов к повышению эффективности работы с сигналами. По этой причине исследования в этой области выходят на первый план. Возможность использования нейронных сетей для распознавания типа модуляции сигнала рассматривалась в различных работах. В одном случае использовалась сверточная нейронная сеть с различным количеством слоев и перцептроном на постобработке 1.. Данная статья показывает возможность представления сигналов в виде изображений. Сверточные нейронные сети имеют большой недостаток: у них большое количество параметров для обучения. Требуются большие мощности для обучения таких сетей. В другой работе использовался подход one-class one-network (OCON) 2.. Для каждого типа модуляции создавалась своя нейронная сеть. Если нужно добавить новый тип, то не нужно переобучать уже имеющиеся сети. Есть также и варианты включения демодулятора в структуру нейронной сети 3.. Однако во всех этих случаях процент точности распознавания был меньше 90%. Также данные исследования не рассматривают случаи с высоким числом позиционности и не рассматривается работа при высоком уровне шума. На этих моментах и заострено внимание в этой работе.
1.Принципы передачи информации с помощью сигналов
Допустим нам надо передать некоторую информацию с помощью сигнала. Первым шагом будет представление информационного потока в виде последовательностей бит. Чтобы передать данную последовательность в виде сигнала, нужно взять некоторое колебание и подвергнуть его модуляции - изменению одного или нескольких параметров несущего колебания в зависимости от передаваемой информации 4.. Сигнал можно представить в суммы синфазной (I) и квадратурной (Q) частей:
Где и представляют собой уровни амплитуды, а - несущая частота. Виды модуляции различают по типу изменения несущего колебания. Можно изменять амплитуду (амплитудная модуляция), фазу (фазовая модуляция) и частоту (частотная модуляция). Возможно изменение сразу нескольких параметров. К примеру, амплитудно-фазовая модуляция изменяет как амплитуду, так и фазу несущего сигнала. Остается вопрос - как закодировать битовый поток в виде уровней IQ амплитуд. Для этого нужно воспользоваться сигнальным созвездием - представлением всевозможных амплитуд на IQ плоскости и соответствующей битовой кодировкой для каждой точки. Для кодировки используется код Грея 5.. Его отличительная особенность состоит в том, что соседние значения различны только в одном бите, что дает низкий уровень ошибок при большом шуме 6..
Пример сигнального созвездия с кодами Грея для 16-позиционной квадратурной амплитудной модуляции.
Получив уровни амплитуды, мы можем модулировать сигнал для дальнейшей передачи. Получив после передачи сигнал перед нами встает вопрос - как заново получить битовый поток. Для этого сигнал нужно подвергнуть демодуляции - процессу обратному модуляции. Рассмотрим еще раз представление сигнала:
В случаях с фазовыми и амплитудно-фазовыми видами модуляции нам известен сам сигнал и его несущие составляющие. Наша задача найти и . Умножим поочередно сигнал на косинус и синус и используем тригонометрические преобразования:
Мы видим, что полученные сигналы представляют собой уровни амплитуды, на которые наложено дополнительное колебание. Используя фильтр низких частот, мы можем убрать эти колебание и получить нужные нам уровни амплитуды 7.. Для того чтобы воспользоваться сигнальными созвездиями и кодами Грея для декодирования сигнала нам нужно знать тип модуляции. Именно этой части и посвящена данная работа.
2.Обзор видов модуляции
PSK
Фазовая модуляция (Phase-shift keying, PSK) представляет собой вид модуляции, при котором меняется фаза сигнала 8.. Фазовая модуляция используется в беспроводных сетях. К примеру, в сетях Wi-Fi 9..
Сигнальное созвездие PSK сигналов представляет собой концентрическую окружность, на которой с равными промежутками расположены сигнальные точки. Сигнал M-позиционной фазовой модуляции можно представить в виде:
Где: - уровень амплитуды (он постоянен), - несущая частота, - число позиционности, .
BPSK
Двоичная фазовая модуляция представляет собой наиболее простой тип модуляции среди фазовых и амплитудно-фазовых видов. При двоичной фазовой модуляции фаза модулируемого сигнала смещается на или радиан. Тогда для двоичного нуля получаем:
А для двоичной единицы получаем:
Таким образом для двоичной фазовой модуляции формула сигнала вырождается до:
Данный тип модуляции наиболее помехоустойчивый среди всех фазовых и амплитудно-фазовых типов модуляций, но при этом имеющий наименьшую скорость передачи данных. Также это единственный тип модуляции, в котором у всех сигнальных точек квадратурная часть сигнала равна нулю.
Сигнальное созвездие:
QPSK
Квадратурная фазовая модуляция позволяет передавать два бита на символ и соответственно имеет вдове большую скорость передачи данных. Также распространена версия QPSK сигнальное созвездие которого повернуто на .
Сигнальное созвездие:
8-PSK
8-позиционная PSK является типом фазовой модуляции с самым высоким порядком который используется в реальной жизни. Фазовая модуляция более высокого порядка не используется по причине более низкой помехоустойчивости по сравнению с типами модуляции использующих как фазовое, так и амплитудное изменение сигнала.
Сигнальное созвездие:
16-PSK
Данный тип рассмотрен только для проверки возможности детектирования нейронной сетью.
Сигнальное созвездие:
APSK
Амплитудно-фазовая модуляция (Amplitude and phase-shift keying, APSK) представляет собой вид цифровой модуляции, при котором изменяется как амплитуда, так и фаза модулируемого сигнала. По сути, данный вид модуляции объединяет как амплитудную модуляцию, так и фазовую модуляцию. Амплитудно-фазовую модуляцию можно рассматривать как подтип квадратурной амплитудной модуляции, но в отличии от последнего требует меньшее количество уровней амплитуды при одинаковом числе позиционности. Данный вид модуляции распространен в цифровом спутниковом телевещании. Цифровое спутниковое телевещание описывается стандартом DVB-S2. В этом же стандарте описаны типы амплитудно-фазовой модуляции с числом позиционности 16 и 32. Вышедший в 2014 году стандарт DVB-S2X добавил типы амплитудно-фазовой модуляции с числами позиционности 64, 128, 256 10.. Сигнальное созвездие APSK сигналов представляет собой комбинацию концентрических окружностей разного радиуса. Сигнал M-позиционной амплитудно-фазовой модуляции можно представить в виде:
Где: - уровни амплитуды, - несущая частота, - число сигнальных точек на окружности с радиусом , .
16-APSK
Стандарт DVB-S2X описывает два основных варианта реализации 16-позиционного типа APSK. В обоих случаях сигнальное созвездие состоит из двух концентрических окружностей. Разница в распределении сигнальных точек по этим окружностям: конфигурации 4+12 и 8+8. В данной работе был использован вариант с конфигурацией 8+8. Радиус первой окружности - 1. Радиус второй окружности - 3.
Сигнальное созвездие:
32-APSK
Для 32-позиционной APSK стандарт DVB-S2X так же описывает два варианта реализации. В первом случае используются три концентрические окружности с конфигурацией 4+12+16. Во втором случае используются четыре концентрические окружности с конфигурацией 4+8+4+16. В данной работе был выбран вариант с конфигурацией 4+12+16. Радиус первой окружности - 1. Радиус второй окружности - 3. Радиус третей окружности - 5.
Сигнальное созвездие:
64-APSK
Для 64-позиционной APSK стандарт DVB-S2X предлагает три основных варианта реализации. Во всех трех случаях используются четыре концентрические окружности с конфигурациями 8+16+20+20, 16+16+16+16 и 4+12+20+28 соответственно. В данной работе был выбран вариант с конфигурацией 16+16+16+16 и радиусами 3, 5, 7, 9 соответственно.
Сигнальное созвездие:
128-APSK
Для 128-позиционной APSK стандарт DVB-S2X описывает только один вариант реализации с конфигурацией 16+16+16+16+16+48. Этот вариант и используется в работе. Радиусы 3, 5, 7, 9, 11, 13.
Сигнальное созвездие:
256-APSK
Для 256-позиционного APSK стандарт DVB-S2X так же описывает один вариант реализации с конфигурацией 32+32+32+32+32+32+32+32. Этот вариант и используется в работе. Радиусы 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19.
Сигнальное созвездие:
QAM
Квадратурная амплитудная модуляция (Quadrature amplitude modulation, QAM) представляет собой разновидность амплитудной модуляции, при которой две несущие модулируются по амплитуде со сдвигом по фазе на радиан и затем складываются 11.. В результате разности фаз в несущие сигналы находятся в квадратуре - отсюда и название. Один сигнал называется синфазным - I. Второй сигнал называется квадратурным - Q. Результирующий сигнал, состоящий из комбинации I и Q, содержит изменения как амплитуды, так и фазы. По этой причине квадратурную амплитудную модуляцию можно рассмотреть, как смесь амплитудной и фазовой модуляции. Результирующий сигнал можно представить в виде:
Где: и - синфазная и квадратурная составляющие, представляющие собой уровни амплитуды, - несущая частота.
Квадратурная амплитудная модуляция используется во многих сферах связанными с цифровой передачей данных. QAM существует в двух видах - аналоговом и цифровом.
Аналоговая версия QAM используется в телевизионных системах PAL и NTSC. Так же QAM может использоваться для стерео-радио. Для стерео необходимо два канала. Каждый канал модулируется своей несущей.
Цифровые форматы QAM все чаще используются для передачи данных в системах радиосвязи начиная от сотовой связи и заканчивая LTE, 5g и Wi-Fi. В этих областях использование QAM будет только возрастать.
Квадратурная амплитудная модуляция пользуется популярности по двум основным причинам.
Во-первых, если сравнивать QAM и амплитудную модуляцию, то для равенства по пропускной способности, амплитудной модуляции требуется в два раза большая полоса частот, что в наше время при сильной загруженности большинства диапазонов частот, является очень расточительным.
Во-вторых, QAM позволяет выдавать более высокую скорость передачи данных по сравнению с схемами использующие амплитудную и фазовую модуляции.
Сигнальное созвездие квадратурной амплитудной модуляции представляет собой сетку квадратного типа с равным расстоянием между сигнальными точками. Полный квадрат будет получаться с числом позиционности вида . В остальных случаях будет получаться квадрат со срезанными углами.
Используя форматы модуляции более высокого порядка с большим числом точек, можно передавать больше битов на символ. Недостатком же является меньшее расстояние между точками, следовательно большая восприимчивость к шуму. Поэтому использование QAM высоких порядков возможно только при высоком соотношении сигнал/шум.
8-QAM
Как правило, 16-QAM это формат QAM с наименьшим числом позиционности, который встречается в реальной жизни. Это связано с тем, что 2-QAM это тоже самое что двоичная фазовая модуляция (BPSK), а 4-QAM это тоже самое что квадратурная фазовая модуляция (QPSK). Формат 8-QAM встречается редко по той причине, что обладает практически такой же помехоустойчивостью что и 16-QAM, но при этом обладает меньшой скоростью передачи данных. Это следствие прямоугольной формы сигнального созвездия.
Сигнальное созвездие:
16-QAM
Сигнальное созвездие:
32-QAM
Сигнальное созвездие:
64-QAM
Сигнальное созвездие:
128-QAM
Сигнальное созвездие:
256-QAM
Сигнальное созвездие:
Нейросетевая постановка задачи
Требуется распознать тип модуляции сигнала зная его вид модуляции. Сигнал представлен в виде отсчетов синфазной и квадратурной частей. В данной работе было решено использовать 16 отсчетов для каждого сигнала. В итоге имеем входной вектор нейронной сети будет размерностью 32: . Соответственно входной слой нейронной сети 12. будет состоять из 32 нейронов. На выходе нейронная сеть должна выдавать вероятность принадлежности сигнала к одному из типов модуляции. Для задач классификации в качестве выходного слоя используют функцию Softmax. Softmax - это обобщение логистической функции для многомерного случая. 13. Функция преобразует вектор A размерности N в вектор B той же размерности. Каждый элемент вектора B лежит в интервале 0,1.. Сумма всех элементов вектора B равна единице. Элементы вектора B рассчитываются по формуле . В итоге размерность выходного вектора будет равна количеству классов которая должна определять нейронная сеть. К примеру, в случае с PSK размерность выходного вектора будет равна четырем. Вектор-учитель будет представлять из себя вектор, где значение элемента, которому соответствует тип модуляции сигнала, будет равно единице, а остальные элементы будут равны нулю. К примеру, если взять сигнал 8-PSK то его вектор-учитель будет вида: . Остается вопрос с количеством скрытых слоев и количеством нейронов в них. Было решено использовать конфигурацию с двумя скрытыми слоями по 32 нейрона в каждом. Для получения работающей нейронной сети осталось создать обучающие выборки, выбрать функции активации и обучить нейронную сеть.