CN111711586A - 一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统 - Google Patents

一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统 Download PDF

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CN111711586A CN202010540939.2A CN202010540939A CN111711586A CN 111711586 A CN111711586 A CN 111711586A CN 202010540939 A CN202010540939 A CN 202010540939A CN 111711586 A CN111711586 A CN 111711586A
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Abstract

本发明涉及一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统，所述滤波方法包括：确定解析信号；对所述解析信号进行瞬时频率估计，得到所述解析信号的瞬时频率；将所述解析信号输入至下变频混频器，混频器频率采用信号的瞬时频率，得到下变频混频器输出数据序列；将所述变换后的下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列；将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的高信噪比解析信号。本发明中的上述方法能够有效滤除干扰噪声，提升信噪比。

Description

一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统
技术领域
本发明涉及通信调制领域，特别是涉及一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统。
背景技术
通信调制方式识别是在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。在民用方面，相关职能部门可以通过分析接收到的无线电信号识别出未注册的发射机；在军事方面，通过对截获信号调制方式的识别与分类，有针对性地进行信号解调，以便实现对敌方通信内容的侦听，或对敌方通信实施欺骗式干扰。
通信调制方式识别系统的构成主要有信号接收机、数据预处理、特征提取、分类识别和显示。预处理的目的是削弱噪声的影响，加强有用的信息特征；特征提取是通过对预处理数据的分析与变换，得到最能反映不同调制类型本质的特征；分类识别是利用基于特征空间的信息对待识别对象分类进行。
当通信信号信噪比较低时，通信调制方式识别率会受到严重影响。解决该问题的可行策略是对接收原始数据进行数字滤波处理，减小噪声对特征提取的影响。
频率调制信号广泛应用于无线电通讯领域，典型应用如线性调频通信，非线性调频通信(跳频通信和正弦调频)及各种频率调制通信信号。频率调制信号属于典型非平稳信号，其频率随时间变化。基于平稳信号处理的滤波方法不能有效滤除干扰噪声。时频分析是分析和处理非平稳信号的有力工具，它将信号表示为时间和频率的联合函数，清楚描述信号频率随时间变化的关系。平稳信号的滤波方法，通常采用时域或频域进行滤波，滤波器设有起始频率和截止频率，因此滤波器带宽固定。由于频率调制信号的频率是变化的，若带通滤波器通带带宽设置过小，虽然能够大大减小白噪声噪声影响，但可能滤除有用信号；若带通滤波器通带带宽过大，则会使更多噪声通过滤波器，不利于信噪比提升。
发明内容
本发明的目的是提供一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统，有效滤除干扰噪声，并提升信噪比。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，所述滤波方法包括：
确定解析信号；所述解析信号为含噪声的解析信号；
对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率；所述瞬时频率用于后续上变频混频器和下变频混频器的工作频率；
将所述解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列；所述下变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率；
将所述下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列；
将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的高信噪比解析信号；所述上变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
可选的，所述对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率具体包括：
步骤1：对所述解析信号进行Wigner-Ville分布表示，并确定时频谱；
步骤2：对每个时间点按频率分量取解析信号的能量最大点对应频率值作为该时刻频率估计值，得到解析信号瞬时频率；
步骤3：基于所述估计的瞬时频率确定待估解析信号的瞬时相位；
步骤4：对所述瞬时相位进行重构，得到估计的解析信号；
步骤5：对所述估计的解析信号进行Wigner-Ville分布表示，得到新的时频谱图；
步骤6：基于所述新的时频谱图，采用步骤2方法求取其瞬时频率，判断本次瞬时频率和上次估计瞬时频率之差在固定间隔内的变化量的和是否达到最小值；
步骤7：若达到最小值，则停止运算，输出此时的瞬时频率，否则返回所述步骤3。
可选的，所述解析信号具体采用以下公式表示：
Figure BDA0002538922350000031
其中，s(t)为频率调制信号，a(t)为信号时变幅度，
Figure BDA0002538922350000032
为信号相位，n(t)为高斯白噪声。
可选的，所述对所述解析信号进行Wigner-Ville分布表示，并确定时频谱具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000033
其中，Wn(t,f)表示时间t为横轴，频率为纵轴的Wigner-Ville时频分布；
Figure BDA0002538922350000034
表示时刻t时延为τ/2的解析信号；
Figure BDA0002538922350000035
表示时刻t，时延为-τ/2解析信号的复共轭，f表示瞬时频率，t表示时间，n表示迭代运算时第n次Wigner-Ville时频分布；e-j2πft表示核函数，τ表示时间延迟。
可选的，所述对每个时间点按频率分量取解析信号的能量最大点对应频率值作为该时刻频率估计值，得到解析信号瞬时频率具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000036
其中，
Figure BDA0002538922350000037
表示解析信号的瞬时频率估计，f表示瞬时频率，Wn(t,f)表示第n次Wigner-Ville时频分布，n表示迭代运算时第n次Wigner-Ville时频分布。
所述基于所述估计的瞬时频率确定待估解析信号的瞬时相位具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000038
其中，
Figure BDA0002538922350000039
表示解析信号的瞬时相位，
Figure BDA00025389223500000310
表示时变信号的瞬时频率估计值。
可选的，对所述瞬时相位进行重构，得到估计的解析信号具体采用以下公式：
Figure BDA00025389223500000311
其中，
Figure BDA00025389223500000312
表示估计的解析信号，a(t)表示瞬时幅度，
Figure BDA00025389223500000313
表示单位解析信号的复数域表示，
Figure BDA00025389223500000314
表示瞬时相位，j表示虚部。
可选的，对所述估计的解析信号进行Wignal-Ville分布表示，得到新的时频谱图具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000041
其中，Wn+1(t,f)表示第n+1次Wigner-Ville分布，
Figure BDA0002538922350000042
表示第n+1次解析信号估计，时间为t，时延为τ/2，
Figure BDA0002538922350000043
表示第n+1次解析信号估计值的复共轭，e-j2πft表示核函数。
可选的，所述本次瞬时频率和上次估计瞬时频率之差在固定间隔内的变化量的和具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000044
其中，
Figure BDA0002538922350000045
表示第n次瞬时频率估计，
Figure BDA0002538922350000046
表示第n+1次瞬时频率估计。
本发明另外提供一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波系统，所述系统包括：
解析信号确定模块，用于确定解析信号；所述解析信号为含噪声的解析信号；
瞬时频率估计模块，用于对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率；所述瞬时频率用于后续上变频混频器和下变频混频器的工作频率；
第一输入模块，用于将所述解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列；所述下变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率；
滤波模块，用于将所述下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列；
第二输入模块，用于将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的高信噪比解析信号；所述上变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明中的上述方法通过对解析信号进行瞬时频率估计，得到所述解析信号的瞬时频率，并作为混频器工作频率；将解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列；将变换后的下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列；将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的数据序列，可有效滤除干扰噪声，保留有用信号，提升信噪比。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中心频率可变的带通滤波器原理示意图；
图2为本发明实施例应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法流程图；
图3为本发明实施例时变带通滤波器结构原理图；
图4为本发明实施例x(t)频谱图；
图5为本发明实施例y(t)频谱图；
图6为本发明实施例w(t)频谱图；
图7为本发明实施例s(t)频谱图；
图8为本发明实施例带通滤波器示意图；
图9为本发明实施例用于通信调制方式识别的时频协同滤波系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法及系统，有效滤除干扰噪声，并提升信噪比。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明拟采用一种中心频率可调的自适应带通滤波器，主要考虑接收信号为非平稳信号，即信号频率随时间变化，而干扰噪声为高斯白噪声情况。虽然调频信号在长时间内占用较宽频带，但在确定时刻或一小段时间内该信号仍属窄带信号，而噪声一直是宽谱噪声，为此设计一个根据信号瞬时频率自动调节中心频率的带通滤波器，滤除瞬时信号频率以外的宽谱噪声，随着中心频率的改变依次形成一系列的带通滤波器，其原理示意图如图1所示。以线性调频信号为例，线形调频信号持续时间t1—t3内频率由f1变为f3，若时间t1到t2较短，可以在t1-t2时间内设计一个带通滤波器，其通带频率为f1-f2，这样在该段时间内仅有f1到f2间较小通带内的噪声保留，其他频段噪声滤除；接着在t2到t3时间内设计通带为f2到f3的带通滤波器，实际系统可能时间分段更多。这样的时变带通滤波器要优于固定带宽(f1到f3通带)滤波器。
图2为本发明实施例应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法流程图，图3为本发明实施例时变带通滤波器结构原理图，如图2和图3所示，所述方法包括：
步骤101：确定解析信号。
其中，解析信号即为待滤波非平稳信号，具体表达式如下：
Figure BDA0002538922350000061
其中，s(t)为频率调制信号，a(t)为信号时变幅度，
Figure BDA0002538922350000062
为信号相位，n(t)为高斯白噪声。
若输入的信号为实信号x(t)，则需要经过希尔伯特变换，形成实信号x(t)的虚部j*HT[x(t)]，信号实部和虚部相加构成复信号输入，
Figure BDA0002538922350000064
步骤102：对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率；所述瞬时频率用于后续上变频混频器和下变频混频器的工作频率。
具体包括以下步骤：
步骤1：对所述解析信号进行Wigner-Ville分布表示，并确定时频谱。
具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000063
步骤2：对每个时间点按频率分量取解析信号的时频谱的能量最大值点对应的频率值作为当前时刻频率估计值，得到解析信号瞬时频率估计。
具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000071
步骤3：基于所述估计的瞬时频率确定估计解析信号的瞬时相位。
具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000072
步骤4：对所述瞬时相位进行重构，得到估计的解调信号。
具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000073
步骤5：对所述估计的解析信号进行Wigner-Ville分布表示，得到新的时频谱图，并利用步骤2估计其瞬时频率
Figure BDA0002538922350000074
具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000075
步骤6：基于所述新的时频谱图，采用步骤2方法求取其瞬时频率，判断本次瞬时频率和上次估计瞬时频率之差在固定间隔内的变化量的和是否达到最小值。
所述瞬时频率差在固定间隔内的变化量的和具体采用以下公式：
Figure BDA0002538922350000076
其中
Figure BDA0002538922350000077
为瞬时频率在离散时间点t处的估计频率值，N为分析数据离散化后长度。
步骤7：若达到最小值，则停止运算，输出此段数据序列的瞬时频率，否则返回所述步骤2。
实际程序运行中，若Var值出现极小值点或采用两次Var的相对变化率小于5％
Figure BDA0002538922350000078
即可终止迭代。
步骤103：将所述解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列y(t)；所述下变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
其中，用公式表示为：
Figure BDA0002538922350000079
混频器角频率为
Figure BDA00025389223500000710
步骤104：将所述变换后的下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列，滤波后的数据序列频谱w(t)表示。
步骤105：将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的信噪比高的解析信号；所述上变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
带通滤波工作原理：下变频混频器输出频谱Y(jω)(如图5所示)就等于x(t)的频谱(如图4所示)向左移动ωc，X(ω)中ω＝ωc附近的频谱(信号的主要能量)就移进低通滤波器(截止频率为ω0)的通带内，而宽谱噪声的多数频谱能量被低通滤波器去除。低通滤波器的输出w(t)(如图6所示)进一步与复指数正弦
Figure BDA0002538922350000081
相乘(相当于上变频混频)，其输出信号
Figure BDA0002538922350000082
的傅立叶变换为
Figure BDA0002538922350000083
由傅立叶变换频移特性可知
Figure BDA0002538922350000084
(如图7所示)，就是W(jω)向右移ωc。至此原始信号的中心频率又移到原来的位置，这相当于x(t)经过带宽为2ω0的理想带通滤波器得到调频信号s(t)的近似信号
Figure BDA0002538922350000085
而噪声大大减弱。这样仅通过设计合理的低通滤波器(其截止频率ω0可设定为信号瞬时频率值的5％，即ω0＝5％ωc)就能构建与带通滤波器(通带频率为[ωc-ω0，ωc+ω0]，如图8所示同样效果。
图9为本发明实施例用于通信调制方式识别的时频协同滤波系统结构示意图，如图9所示，所述系统包括：解析信号确定模块201、瞬时频率估计模块202、第一输入模块203、滤波模块204以及第二输入模块205。
解析信号确定模块201，用于确定解析信号；所述解析信号为含噪声的解析信号。
瞬时频率估计模块202，用于对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率；所述瞬时频率用于后续上变频混频器和下变频混频器的工作频率。
第一输入模块203，用于将所述解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列；所述下变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
滤波模块204，用于将所述变换后的下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列。
第二输入模块205，用于将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的高信噪比解析信号；所述上变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述滤波方法包括：
确定解析信号；所述解析信号为含噪声的解析信号；
对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率；所述瞬时频率用于后续上变频混频器和下变频混频器的工作频率；
将所述解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列；所述下变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率；
将所述下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列；
将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的高信噪比解析信号；所述上变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
2.根据权利要求1所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率具体包括：
步骤1：对所述解析信号进行Wigner-Ville分布表示，并确定时频谱；
步骤2：对每个时间点按频率分量取解析信号的能量最大点对应频率值作为该时刻频率估计值，得到解析信号瞬时频率；
步骤3：基于所述估计的瞬时频率确定待估解析信号的瞬时相位；
步骤4：对所述瞬时相位进行重构，得到估计的解析信号；
步骤5：对所述估计的解析信号进行Wigner-Ville分布表示，得到新的时频谱图；
步骤6：基于所述新的时频谱图，采用步骤2方法求取其瞬时频率，判断本次瞬时频率和上次估计瞬时频率之差在固定间隔内的变化量的和是否达到最小值；
步骤7：若达到最小值，则停止运算，输出此时的瞬时频率，否则返回所述步骤3。
3.根据权利要求1所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述解析信号具体采用以下公式表示：
Figure FDA0002538922340000021
其中，s(t)为频率调制信号，a(t)为信号时变幅度，
Figure FDA0002538922340000022
为信号相位，n(t)为高斯白噪声。
4.根据权利要求2所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述对所述解析信号进行Wigner-Ville分布表示，并确定时频谱具体采用以下公式：
Figure FDA0002538922340000023
其中Wn(t,f)表示时间t为横轴，频率为纵轴的Wigner-Ville时频分布；
Figure FDA0002538922340000024
表示时刻t时延为τ/2的解析信号；
Figure FDA0002538922340000025
表示时刻t，时延为-τ/2解析信号的复共轭，f表示瞬时频率，t表示时间，n表示迭代运算时第n次Wigner-Ville时频分布；e-j2πft表示核函数，τ表示时间延迟。
5.根据权利要求2所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述对每个时间点按频率分量取解析信号的能量最大点对应频率值作为该时刻频率估计值，得到解析信号瞬时频率具体采用以下公式：
Figure FDA0002538922340000026
其中，
Figure FDA0002538922340000027
表示解析信号的瞬时频率估计，f表示瞬时频率，Wn(t,f)表示第n次Wigner-Ville时频分布，n表示迭代运算时第n次Wigner-Ville时频分布。
6.根据权利要求2所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述基于所述估计的瞬时频率确定待估解析信号的瞬时相位具体采用以下公式：
Figure FDA0002538922340000028
其中，
Figure FDA0002538922340000029
表示解析信号的瞬时相位，
Figure FDA00025389223400000210
表示时变信号的瞬时频率估计值，τ表示时间延迟。
7.根据权利要求2所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，对所述瞬时相位进行重构，得到估计的解析信号具体采用以下公式：
Figure FDA0002538922340000031
其中，
Figure FDA0002538922340000032
表示估计的解析信号，a(t)表示瞬时幅度，
Figure FDA0002538922340000033
表示单位解析信号的复数域表示，
Figure FDA0002538922340000034
表示瞬时相位，j表示虚部。
8.根据权利要求2所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，对所述估计的解析信号进行Wigner-Ville分布表示，得到新的时频谱图具体采用以下公式：
Figure FDA0002538922340000035
其中，Wn+1(t,f)表示第n+1次Wigner-Ville分布，
Figure FDA0002538922340000036
表示第n+1次解析信号估计，时间为t，时延为τ/2，
Figure FDA0002538922340000037
表示第n+1次解析信号估计值的复共轭，e-j2πft表示核函数。
9.根据权利要求2所述的应用于通信调制方式识别的时频协同滤波方法，其特征在于，所述本次瞬时频率和上次估计瞬时频率之差在固定间隔内的变化量的和具体采用以下公式：
Figure FDA0002538922340000038
其中，
Figure FDA0002538922340000039
表示第n次瞬时频率估计，
Figure FDA00025389223400000310
表示第n+1次瞬时频率估计。
10.一种应用于通信调制方式识别的时频协同滤波系统，其特征在于，所述系统包括：
解析信号确定模块，用于确定解析信号；所述解析信号为含噪声的解析信号；
瞬时频率估计模块，用于对所述解析信号进行迭代的瞬时频率估计，得到所述解析信号的准确的瞬时频率；所述瞬时频率用于后续上变频混频器和下变频混频器的工作频率；
第一输入模块，用于将所述解析信号输入至下变频混频器，得到下变频混频器输出数据序列；所述下变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率；
滤波模块，用于将所述下变频混频器输出数据序列输入至低通滤波器，得到滤波后的数据序列；
第二输入模块，用于将滤波后的数据序列输入至上变频混频器，得到协同滤波后的高信噪比解析信号；所述上变频混频器的工作频率为所述解析信号的准确的瞬时频率。
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