CN112039820A - 量子象群机制演化bp神经网络的通信信号调制识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,设计了加权Myriad滤波器结合所设计特征参数的数据集,进而利用量子象群机制来演化BP神经网络,获得神经网络的最优系统参数,使用具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器对冲击噪声背景下的通信信号调制方式进行高效识别。所设计的方法可以在冲击噪声环境下得到最优的网络参数和分类识别效果,从而在冲击噪声和低混合信噪比等恶劣环境下获得较高识别率,突破现有神经网络调制识别的应用极限。
Description
技术领域
本发明涉及一种冲击噪声下基于量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制方式识别方法,属于通信信号处理领域。
背景技术
调制识别技术是无线通信领域中的一项非常关键的技术,识别无线通信信号的调制方式是电子对抗、电子侦察、非协作通信、智能天线以及无线频谱管理等领域的基础技术,该技术在军用或者民用领域都有十分广泛的应用和非常重要的价值。近年来,随着无线通信技术、电子技术及信号处理等技术的飞速发展,无线通信信号的调制方式也变得越来越复杂,调制信号的种类也越来越多。
同时,随着无线通信设备的大量增加,导致无线通信信道中的各种噪声和干扰显著增多,尤其是存在多径干扰和大量噪声的情况下,无线通信的正常运行和调制识别都会受到严重的干扰。电子侦察设备所面临的电磁环境是非常复杂,包括各种干扰和噪声,所涉及到的很多信号和噪声都是非高斯的,如环境噪声、大气噪声、无线信道噪声、海杂波和雷达杂波以及水下声波信号、人造信号等。与高斯信号相比,这类信号和噪声一个共同特点是它们具有冲击特性,常称为冲击噪声。
一般情况下,对于通信信号的调制方式识别大多采用模式识别的方法,首先通过特征提取系统从接收到的信号中提取出特征参数,然后通过模式识别系统确定信号的调制类型。采用神经网络作为分类器具有强大的模式识别能力,神经网络中的每个结自动且自适应地选取特征参数的门限,并且同时考虑所有特征参数的做法使得识别率不受特征参数使用顺序的限制。可以获得比较好的识别率,还能自动适应环境变化,较好地处理复杂的非线性问题,具有很好的稳健性和容错性。
根据已有的技术文献发现,王海滨等在《现代电子技术》(2019,Vol.41,No.19,pp.22-25)上发表的“基于数字通信信号瞬时特性的调制方式识别方法”中提出一种基于信号瞬时特性并结合决策论对通信信号调制方式进行识别的方法,该方法在信噪比较低时也具有较高的识别正确率和较快的识别速度。不过该方法采用决策论判别树作为分类器不仅需要为每个特征参数选择合适的门限,还需要在分类算法中采用合适的特征参数判别顺序,当环境变化时该方法不能得到较高的识别率。袁梦等在《计算机与数字工程》(2019,Vol.47,No.08,pp.2075-2079+2089)上发表的“基于BP神经网络的数字调制信号样式识别”中针对瞬时相位和瞬时频率的提取做出改进,采用BP(Back Propagation)神经网络进行自动识别,在高斯白噪声环境下,当信噪比大于10dB时,识别正确率达到98%以上,但是在低信噪比环境下,识别正确率很低,无法达到预期目标。孙汝峰等在《无线通信技术》(2016,No.1,pp.17-22)上发表的“Alpha稳定分布噪声下数字调制信号识别”中针对Alpha噪声环境下通常的数字信号调制识别方法失效的问题,通过分析调制信号循环谱的特征,提取出特征参数进行识别,在Alpha稳定分布的特征指数大于1的弱冲击噪声且混合信噪比较高的情况下得到良好的识别准确率,但是在特征指数小于1的强冲击噪声或混合信噪比较低的情况下得到的识别准确率不理想。
采用BP神经网络作为分类器,可以获得较好的识别率,还能自动适应环境变化,较好地处理复杂的非线性问题,具有很好的稳健性和容错性。但是在BP神经网络的训练过程中初始权值、阈值、网络结构和训练函数对网络的训练速度、训练结果和收敛情况都有一定的影响,因此选择合适的初始权值和阈值尤为重要。本发明设计加权Myriad滤波器处理冲击噪声背景下接收到的调制信号,提取有利于去冲击噪声和低混合信噪比的特征,采用量子象群机制演化BP神经网络获得最优的BP神经网络权值和阈值。以期望输出与预测输出之间的误差均值作为适应度函数,通过迭代寻找基于BP神经网络的最优权值和阈值。然后使用演化得到的具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器对冲击噪声背景下经过加权Myriad滤波器处理后的通信信号调制方式进行识别,在强冲击或弱冲击噪声环境下都有较好的识别效果,并且提高了低混合信噪比下的识别率。
发明内容
本发明的目的是针对现有通信信号调制识别方法在冲击噪声或强冲击噪声环境下性能恶化严重甚至失效的不足,针对用作调制识别分类器的BP神经网络最优参数难以确定问题,设计了加权Myriad滤波器结合所设计特征参数的数据集,进而利用量子象群机制来演化BP神经网络,获得神经网络的最优系统参数,使用具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器对冲击噪声背景下的通信信号调制方式进行高效识别。所设计的方法可以在冲击噪声环境下得到最优的网络参数和分类识别效果,从而在冲击噪声和低混合信噪比等恶劣环境下获得较高识别率,突破现有神经网络调制识别的应用极限。
本发明的目的是这样实现的:步骤如下:
步骤一:构造通信信号在冲击噪声背景下的数字调制信号数据集;
步骤二:设计加权Myriad滤波器抑制冲击噪声,并通过归一化、分段等预处理获得数字调制信号预处理数据集;
步骤三:对数字调制信号预处理数据集提取瞬时特征参数,得到用于训练BP神经网络数字调制方式分类的特征参数数据集;
步骤四:确定神经网络最优参数的目标函数;
步骤五:初始化量子象群机制的参数;
步骤六:计算每头量子大象的适应度值,并根据适应度值的大小升序排列量子大象种群;
步骤七:将全部群体划分为个Cclan宗族;
步骤八:更新量子大象的量子位置;
步骤九:合并各个宗族,计算每个量子大象的适应度值并按升序排列量子大象种群中所有量子大象;
步骤十:判断g+1是否达到最大迭代次数Gmax,若达到最大迭代次数,则终止迭代,继续往下执行;否则令g=g+1,返回步骤七继续;
步骤十一:使用具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器,对冲击噪声背景下的调制信号进行识别;经量子象群机制演化BP神经网络得到的最优权值和阈值,将其作为训练集训练BP神经网络的权值和阈值,将训练好的具有最优权值和阈值的BP神经网络作为冲击噪声背景下调制信号识别的分类器,最后采用测试集或采集的数据输出调制识别结果。
本发明还包括这样一些结构特征:
1.步骤一具体为:在发射端加上一个成形滤波器,成形滤波器采取升余弦滚降函数对数字基带信号进行成形处理,表达式为:
式中:t为采样时间,δ为滚降系数,T为码元周期;
采用Alpha稳定分布Sα(β,γ,μ)来建立冲击噪声仿真模型,其中α为特征指数,取值在0<α≤2范围内,α的取值越小,冲击程度越大,在标准Alpha稳定分布Sα(0,1,0)下,当α=2时为高斯分布,当α=1时为柯西分布;β为对称参数,反映的是对称程度;γ为尺度参数,又称为分散系数,其值能够反映出Alpha稳定分布的分散程度;μ为位置参数,当0<α≤1时μ为中值,当1<α≤2时μ为均值。
2.步骤二具体为:假设N个独立同分布随机变量每个都服从位置参数θ和尺度参数S>0的柯西分布,即xi~Cauchy(θ,S),其概率密度函数表示为又由柯西标准随机变量的概率密度函数其中v表示自变量,可得给定一个观测值的集合样本Myriad值使得似然函数最大,则可以得到
根据输入样本或观测数据不同的可信度,引入非负权重,即得到加权Myriad;给定N个观测样本和权值定义输入向量x=[x1,x2,...,xN]T和权值向量w=[w1,w2,...,wN]T;对于给定的线性度参数K,假设随机变量服从位置参数θ和尺度参数的柯西分布,定义其中i=1,2,...,N;
令并引入函数ρ(v)=ln(1+v2),其中v为自变量,则加权Myriad表示为Q(θ)被称为加权Myriad的目标函数,定义函数其中v为自变量,加权Myriad的值是Q(θ)的一个局部极小值,即其中v为自变量,引入正函数其中i=1,2,...,N;则有加权Myriad的值在内的每个Q(θ)局部极小值点,都能够写成对输入样本xi求加权均值的形式,即定义映射那么视Q(θ)的局部极小值点,也就是Q'(θ)的根为T(θ)的定点;提出定点迭代算法来计算这些定点,即其中m是定点迭代次数;为了简化计算采用多项式目标函数P(θ)来代替Q(θ),
3.步骤三具体为:对数字调制信号预处理数据集进行希尔伯特变换,提取数字信号的瞬时幅度A(i)、瞬时相位φ(i)和瞬时频率f(i),其中i为当前用于提取特征的数据段;在冲击噪声环境下得到信号的瞬时信息的基础上,进一步提取到数字调制信号瞬时信息的多个特征统计量,得到十种用于调制信号识别时可有效抗强冲击噪声提高识别率的特征参数;通过特征参数的提取,得到一个包含十种特征参数的数据集,该特征参数数据集可以用来训练数字调制信号识别的BP神经网络。
4.步骤四具体为:BP神经网络的训练过程包括以下几个步骤:
初始化网络:根据系统输入输出序列确定网络输入层节点数隐含层节点数输出层节点数根据量子大象位置确定输入层与隐含层之间的初始连接权值wij,表示隐含层第j个神经元与输入层第i个神经元的连接权值、隐含层与输出层之间的初始连接权值表示输出层第k个神经元与隐含层第j个神经元之间的连接权值、隐含层第j个神经元的阈值aj和输出层第k个神经元的阈值bk,给定学习速率和神经元激励函数;
使用特征参数数据集训练BP神经网络后预测系统输出,把预测输出和期望输出之间的误差绝对值均值作目标函数,最优求解方程可以描述为式中为网络输出节点数,为BP神经网络第i个节点的期望输出,oi为第i个节点的预测输出, 为BP神经网络的权值和阈值构成的组合向量,d为神经网络总的节点数,有 为最优的权重和权值组合向量。
5.步骤五具体为:设量子大象种群规模为Ppop,量子大象种群中的宗族数量为Cclan,并设每个宗族中的量子大象数量相同,则每个宗族中的量子大象数量为c=Ppop/Cclan;每头量子大象的量子位置维度为d,即神经网络总的节点数,有由于BP神经网络的初始权值和阈值一般为(-1,1)之间的随机数,则有边界限制为Umax=[1,1,...,1]1×d和Umin=[-1,-1,...,-1]1×d;最大迭代次数Gmax;尺度因子τ;影响因子υ;在量子位置定义域内随机产生量子大象的量子位置,第i头量子大象的量子位置为其中0≤ui,j≤1,i=1,2,...,Ppop,j=1,2,...,d,g为迭代次数,令初始迭代次数为g=0。
7.步骤七具体为:将根据适应度值大小升序排列的量子大象种群划分为Cclan个宗族,每个宗族中的量子大象数量相同为c,第1头量子大象进入第1个宗族,第2头量子大象进入第2个宗族,……,第Cclan头大象进入第Cclan个宗族,第Cclan+1头大象进入第1个宗族,依此类推,直到全部量子大象划分完毕;
8.步骤八具体为:对于第g次迭代时宗族j中的第头量子大象的量子位置为其中c为每个宗族中的大象数量;其量子位置采用模拟的量子旋转门策略进行更新,第g次迭代时宗族j中的第头量子大象的量子位置的第k维更新公式为其中用于量子旋转门策略的量子旋转角的第k维更新公式为其中为宗族j中心的第k维量子位置,j=1,2,...,Cclan,k=1,2,...,d,r1 g和为区间(0,1)内生成的随机数,τ∈[0,1]表示族长对宗族成员的影响的尺度因子;
在象群中雄性大象在成年后会离开,假设第j个宗族中适应度值最差的量子大象个体,即排在末尾的量子大象的量子位置为会在每一代都会实现分离算子,根据模拟量子旋转门策略和混沌方程设计一种分离算子,则对于第g次迭代的宗族j中第c头量子大象的量子位置更新公式为用于模拟量子旋转门策略的量子旋转角采用混沌方程进行更新为其中j=1,2,...,Cclan;k=1,2,...,d;和为区间(0,1)内生成的随机数,混沌变量分别满足混沌方程这两个混沌方程的初值都为(0,1)之间的均匀随机变量,且都不等于0、0.25、0.5、0.75和1等值。
9.步骤九具体为:在对所有的量子大象个体的量子位置进行更新后,将所有宗族中的量子大象的量子位置其中j=1,2,...,Cclan,合并为量子大象种群的更新后量子位置为其中i=1,2,...,Ppop;将量子大象的量子位置映射为位置,映射关系为其中i=1,2,...,Ppop,k=1,2,...,d,“*”表示前后两向量对应维度内的元素相乘;量子大象个体的量子位置进行更新后第i头量子大象的位置为设输入层与隐藏层之间的初始权值为其中阈值为其中设隐藏层与输出层之间的初始权值为其中阈值为其中根据适应度函数有然后根据适应度值的大小升序排列量子大象种群。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:(1)相对于现有的冲击噪声下通信信号调制识别方法,本发明采用了加权Myriad滤波器结合特征参数抑制冲击噪声的方法,能够大大提高冲击噪声下通信信号调制识别的准确率,且识别的调制方式种类也不局限于仿真中的几种。(2)本发明设计了单链编码的量子象群机制结合混沌方程来优化BP神经网络的权值和阈值,解决了传统BP神经网络的权值和阈值难以确定的问题,较好的解决了神经网络参数设计的局部极值问题,使本发明具有识别准确率高,收敛速度快,在低混合信噪比下也能获得良好的效果,(3)与已有的神经网络调制识别方法相比,所设计的量子象群机制演化的BP神经网络在复杂的调制识别环境中具有优越的学习能力和泛化能力,在较低混合信噪比的情况下大大提高冲击噪声背景下通信信号调制识别的准确率,并且适用于强冲击或弱冲击环境,有更广泛的应用前景和场景。(4)本发明所提出的用于神经网络初始参数设计量子象群机制相较于其他传统智能优化算法有更好的全局收敛性和收敛速度,是象群演化机制求解工程问题的新进展,在调制信号识别时所设计的演化神经网络在相同混合信噪比下可得到更高的识别准确率。
附图说明
图1:冲击噪声下基于量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别的流程图;
图2:标准Alpha稳定分布Sα(0,1,0)下,特征指数α分别为0.1、0.3、0.5、0.7、1.0、1.2、1.5和1.8采用加权Myriad滤波器的BP神经网络记作My-BP,与未采用加权Myriad滤波器的BP神经网络记作BP,通信信号调制识别率对比图;
图3:特征指数α=1.5,不同混合信噪比下采用加权Myriad滤波器My-BP与未采用加权Myriad滤波器BP的通信信号调制识别率对比图;
图4:特征指数α=1.5,在不同混合信噪比下采用量子象群机制演化基于加权Myriad滤波器的BP神经网络方法记作QEHO-My-BP、象群优化方法演化基于加权Myriad滤波器的BP神经网络方法记作EHO-My-BP、遗传算法演化基于加权Myriad滤波器的BP神经网络方法记作GA-My-BP、粒子群算法演化基于加权Myriad滤波器的BP神经网络方法记作PSO-My-BP与基于加权Myriad滤波器的BP神经网络方法My-BP的通信信号调制识别率对比图;
图5:特征指数α=1.5,混合信噪比MSNR=5dB,量子象群机制、象群优化算法、遗传算法和粒子群算法的最佳适应度值随迭代次数变化的对比图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
仿真实验中一些模型具体参数设置如下:
本发明中使用的数字调制信号类型为2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK和4FSK,本文所用方法并不局限于这几种调制方式。数字调制信号的参数设置如下:载波频率对2FSK和4FSK的载波频率分别设置为 采样速率码元速率采样时间T=1s,每个符号的采样点数为85;成形滤波器的滚降系数δ=0.4。
冲击噪声的参数设置如下:特征指数α=1.5;对称参数β=0;采用混合信噪比MSNR来衡量信号与噪声的强度关系,即其中为输入信号的方差,γ为Alpha稳定分布的分散系数,其中MSNR分别取-10、-5、0、5、10、15和20,单位为dB。
特征参数数据集的划分为75%为训练集,25%为测试集,本方法并不局限于这种划分方式。
量子象群机制演化BP神经网络的参数设置如下:种群规模Ppop=20;宗族数量Cclan=5;每个宗族中的量子大象数量为c=Ppop/Cclan=4;最大迭代次数Gmax=100;尺度因子τ=0.5;影响因子υ=0.1;神经网络的输入层节点数隐含层节点数输出层节点数每头量子大象的维度为象群优化算法的仿真参数见Gai-Ge Wang等人的论文“Elephant Herding Optimization”,遗传算法的仿真参数见吴熹权等人的论文“利用遗传BP神经网络的调制识别新算法”,粒子群优化算法的仿真参数见史先铭等人的论文“MPSO算法优化BP网络的数字调制识别”。
从图2可以看出,冲击噪声背景下的数字调制信号未采用加权Myriad滤波器进行处理时,在强冲击噪声环境下训练出来的BP神经网络数字调制识别无使用价值,其中当特征指数α=1,对称参数β=0时的标准Alpha稳定分布为柯西分布。通过加权Myriad滤波器抑制冲击噪声后,强冲击噪声环境下的调制识别准确率大大提高。
从图3可以看出,冲击噪声背景下的数字调制信号未采用加权Myriad滤波器进行处理时,低混合信噪比下训练出来的BP神经网络调制识别准确率不理想。通过加权Myriad滤波器抑制冲击噪声后,低混合信噪比下的调制识别准确率大大提高,说明所设计的加权Myriad滤波器在调制识别领域有优越的抗冲击噪声能力。
从图4可以看出,通过对神经网络的参数进行优化,使用不同优化算法去求解BP神经网络最优参数,在相同混合信噪比下可以得到比传统BP神经网络更高的识别准确率,所设计的量子象群机制求解效果最好。本发明提出的量子象群机制演化BP神经网络方法得到的识别准确率最高,说明本方法具有一定的优越性。因为获得了神经网络的最优参数,很好的解决了BP神经网络的泛化能力不足和局部极值问题,获得很好的识别效果。
本发明中采用期望输出与预测输出之间的误差绝对值均值作为适应度函数值,取每一代中最小值作为最佳适应度值。从图5可以看出,量子象群机制的适应度值最小,且收敛速度更快,说明量子象群机制演化基于加权Myriad滤波器的BP神经网络方法对冲击噪声背景下的通信信号调制方式的识别准确率更高,无论收敛时间还是收敛性能都是最优的。
步骤一:构造通信信号在冲击噪声背景下的数字调制信号数据集。
通信的目的是传递消息中包含的信息,而调制就是一种将信号转换为适宜于在信道中传输的形式的过程。通信信号的调制是用基带数字信号控制高频载波的幅度、频率和相位,将基带数字信号转换为带通数字信号,常见的数字调制类型有幅度键控ASK、频移键控FSK和相移键控PSK,其数字基带信号分别对载波的幅度、频率和相位进行控制。
数字基带信号没有经过符号成形时是矩形波,它在频域内是无限延伸的,在有限带宽信号中,这必然会引起接收端信号的波形失真。为了在消除波形失真的同时保证不产生新的码间干扰,实际中发射端一般会加上一个成形滤波器,成形滤波器采取升余弦滚降函数对数字基带信号进行成形处理,表达式为式中t为采样时间,δ为滚降系数,T为码元周期。
冲击噪声是指在实际中遇到的一些具有冲击特性的噪声,这些噪声出现比较大的数据可能性远远大于高斯噪声,一般采用Alpha稳定分布Sα(β,γ,μ)来建立冲击噪声仿真模型,其中α为特征指数,取值在0<α≤2范围内,α的取值越小,冲击程度越大,在标准Alpha稳定分布Sα(0,1,0)下,当α=2时为高斯分布,当α=1时为柯西分布;β为对称参数,反映的是对称程度;γ为尺度参数,又称为分散系数,其值能够反映出Alpha稳定分布的分散程度;μ为位置参数,当0<α≤1时μ为中值,当1<α≤2时μ为均值。
步骤二:设计加权Myriad滤波器抑制冲击噪声,并通过归一化、分段等预处理获得数字调制信号预处理数据集
加权Myriad滤波器起源于样本Myriad,样本Myriad定义为对数据位置参数的最大似然估计并且这些数据服从柯西分布。
假设N个独立同分布随机变量每个都服从位置参数θ和尺度参数S>0的柯西分布,即xi~Cauchy(θ,S),其概率密度函数可以表示为又由柯西标准随机变量的概率密度函数其中v表示自变量,可得给定一个观测值的集合样本Myriad值使得似然函数最大,则可以得到
根据输入样本或观测数据不同的可信度,引入非负权重,即得到加权Myriad。给定N个观测样本和权值定义输入向量x=[x1,x2,...,xN]T和权值向量w=[w1,w2,...,wN]T。对于给定的线性度参数K,假设随机变量服从位置参数θ和尺度参数的柯西分布,定义其中i=1,2,...,N。
加权Myriad的使得似然函数最大,加权Myriad可以表示为由于ln(·)是严格的单调递增函数,令并引入函数ρ(v)=ln(1+v2),其中v为自变量。则将加权Myriad表示为Q(θ)被称为加权Myriad的目标函数,该函数有多个局部最小值。定义函数其中v为自变量,加权Myriad的值是Q(θ)的一个局部极小值,即对于Q(θ)的局部极小点有令其中v为自变量,引入正函数其中i=1,2,...,N。则有该公式表明样本的偏差加权求和等于0,并且权重是关于θ的整函数。因此,加权Myriad的值在内的每个Q(θ)局部极小值点,都能够写成对输入样本xi求加权均值的形式,即定义映射那么视Q(θ)的局部极小值点,也就是Q'(θ)的根为T(θ)的定点。提出定点迭代算法来计算这些定点,即其中m是定点迭代次数。为了简化计算采用多项式目标函数P(θ)来代替Q(θ),
本发明采用第二类定点搜索加权算法FPSII,将能使目标函数Q(θ)或等效的多项式目标函数P(θ)最小的输入样本定义为选择加权Myriad的值即将作为定点迭代公式的初始值,其中m是定点迭代次数,经过Lt次定点迭代,选择这些迭代的终值作为加权Myriad,即
对于权值的计算则采用基于最小均方根的自适应权值估计方法。若加权Myriad滤波器的输入为输出为l(w,x),期望输出值为则权值的迭代公式为其中表示第n次权值迭代的第i个输入值,和分别表示第i个权值的第n和第n+1次权值迭代,λ为步长,函数P(u)的定义式为u为输入的自变量值。
将得到的通信信号在冲击噪声背景下的数字调制信号数据集通过所设计的加权Myriad滤波器处理,达到抑制冲击噪声的目的,得到通过加权Myriad滤波器处理后的通信信号在冲击噪声背景下的数字调制信号数据集。对该数据集进行归一化、分段等预处理,将每种调制方式的通信信号都分成长度相等的多个数据段及每个数据段都对应标签的集合形式得到数字调制信号预处理数据集。
步骤三:对数字调制信号预处理数据集提取瞬时特征参数,得到用于训练BP神经网络数字调制方式分类的特征参数数据集。
首先对数字调制信号预处理数据集进行希尔伯特变换,提取数字信号的瞬时幅度A(i)、瞬时相位φ(i)和瞬时频率f(i),其中i为当前用于提取特征的数据段。在冲击噪声环境下得到信号的瞬时信息的基础上,可以进一步提取到数字调制信号瞬时信息的多个特征统计量,得到十种用于调制信号识别时可有效抗强冲击噪声提高识别率的特征参数。
瞬时幅度包络的均值体现了通信信号包络的变化特征。
特征参数2:零中心归一化瞬时谱密度最大值γmax,γmax=max|DFT(Acn(i))|2/N,其中Acn(i)为零中心归一化瞬时幅度,Acn(i)=An(i)-1,An(i)=A(i)/ma。
零中心归一化瞬时谱密度的最大值γmax表征了信号瞬时幅度的变化情况,可以反映调制信号包络的变化特性,以此区分恒包络的调制方式和非恒包络的调制方式。
零中心归一化非弱信号段瞬时幅度的标准偏差σda表征一个符号区间内信号的幅度变化信息,可以用来区分一个符号区间内归一化中心瞬时幅度为零的调制方式。
零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σaa表征信号的绝对幅度信息,可以用来区分不具备归一化的绝对幅度信息的调制方式和具备归一化的绝对幅度信息的调制方式。
零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差σdp表征信号瞬时相位的变化情况,可以用来区分包含直接相位信息的信号和不包含直接相位信息的信号。
零中心非弱信号段瞬时相位的非线性分量的绝对值的标准差σap表征信号瞬时绝对相位的变化情况,可以用来区分包含绝对相位信息的信号和不包含绝对相位信息的信号。
归一化瞬时频率的方差体现通信信号瞬时频率的变化特征。
零中心归一化非弱信号瞬时频率绝对值的标准偏差σaf表征信号的绝对频率信息,可以用来区分归一化中心瞬时频率绝对值为常数的调制方式和具有绝对、直接频率信息的调制方式。
通过特征参数的提取,可以得到一个包含十种特征参数的数据集,该特征参数数据集可以用来训练数字调制信号识别的BP神经网络,将特征参数数据集的大部分用作训练BP神经网络的训练集,剩余的小部分用作测试集。
步骤四:确定神经网络最优参数的目标函数。
BP神经网络系统是非线性的,初始连接权值和阈值的选取不仅关系到学习是否达到局部最小、是否能够收敛,还关系到训练时间的长短。初始权值和阈值太大或太小都会影响学习速率,通常选为均匀分布的小数经验值,一般取(-1,1)之间的随机数。
由于BP神经网络的初始连接权值和阈值的选取对于网络的训练结果至关重要,因此将每个量子大象的位置作为神经网络的初始权值和阈值。取神经网络训练中的预测输出和期望输出之间的误差绝对值均值作为个体所在位置的适应度值,适应度值越小,说明当前量子大象个体所在的位置越好,适应度值越优。
BP神经网络的训练过程包括以下几个步骤:
初始化网络:根据系统输入输出序列确定网络输入层节点数隐含层节点数输出层节点数根据量子大象位置确定输入层与隐含层之间的初始连接权值wij,表示隐含层第j个神经元与输入层第i个神经元的连接权值、隐含层与输出层之间的初始连接权值表示输出层第k个神经元与隐含层第j个神经元之间的连接权值、隐含层第j个神经元的阈值aj和输出层第k个神经元的阈值bk。给定学习速率和神经元激励函数。
使用特征参数数据集训练BP神经网络后预测系统输出,把预测输出和期望输出之间的误差绝对值均值作目标函数,最优求解方程可以描述为式中为网络输出节点数,为BP神经网络第i个节点的期望输出,oi为第i个节点的预测输出, 为BP神经网络的权值和阈值构成的组合向量,d为神经网络总的节点数,有 为最优的权重和权值组合向量。
步骤五:初始化量子象群机制的参数。
设量子大象种群规模为Ppop,量子大象种群中的宗族数量为Cclan,并设每个宗族中的量子大象数量相同,则每个宗族中的量子大象数量为c=Ppop/Cclan;每头量子大象的量子位置维度为d,即神经网络总的节点数,有由于BP神经网络的初始权值和阈值一般为(-1,1)之间的随机数,则有边界限制为Umax=[1,1,...,1]1×d和Umin=[-1,-1,...,-1]1×d;最大迭代次数Gmax;尺度因子τ;影响因子υ。
步骤六:计算每头量子大象的适应度值,并根据适应度值的大小升序排列量子大象种群。
步骤七:将全部群体划分为个Cclan宗族。
将根据适应度值大小升序排列的量子大象种群划分为Cclan个宗族,每个宗族中的量子大象数量相同为c。第1头量子大象进入第1个宗族,第2头量子大象进入第2个宗族,……,第Cclan头大象进入第Cclan个宗族,第Cclan+1头大象进入第1个宗族,依此类推,直到全部量子大象划分完毕。划分后第j个宗族中的第头量子大象的量子位置为其中j=1,2,...,Cclan,这样每个宗族中排第一的量子大象的量子位置为该宗族中直到第g次迭代适应度值最优的量子位置称量子大象为宗族j的族长。
步骤八:更新量子大象的量子位置。
对于第g次迭代时宗族j中的第头量子大象的量子位置为其中c为每个宗族中的大象数量。其量子位置采用模拟的量子旋转门策略进行更新,第g次迭代时宗族j中的第头量子大象的量子位置的第k维更新公式为其中用于量子旋转门策略的量子旋转角的第k维更新公式为其中为宗族j中心的第k维量子位置,j=1,2,...,Cclan,k=1,2,...,d,r1 g和为区间(0,1)内生成的随机数,τ∈[0,1]表示族长对宗族成员的影响的尺度因子。
在象群中雄性大象在成年后会离开,假设第j个宗族中适应度值最差的量子大象个体,即排在末尾的量子大象的量子位置为会在每一代都会实现分离算子,根据模拟量子旋转门策略和混沌方程设计一种分离算子,则对于第g次迭代的宗族j中第c头量子大象的量子位置更新公式为用于模拟量子旋转门策略的量子旋转角采用混沌方程进行更新为其中j=1,2,...,Cclan;k=1,2,...,d;和为区间(0,1)内生成的随机数,混沌变量分别满足混沌方程这两个混沌方程的初值都为(0,1)之间的均匀随机变量,且都不等于0、0.25、0.5、0.75和1等值。
步骤九:合并各个宗族,计算每个量子大象的适应度值并按升序排列量子大象种群中所有量子大象。
步骤十:判断g+1是否达到最大迭代次数Gmax,若达到最大迭代次数,则终止迭代,继续往下执行;否则令g=g+1,返回步骤七继续。
步骤十一:使用具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器,对冲击噪声背景下的调制信号进行识别。
输出量子大象种群中适应度值最优的量子大象的量子位置ubest=[ubest,1,ubest,2,...,ubest,d],根据以下映射关系将其映射为位置“*”表示前后两向量对应维度内的元素相乘。将其赋值为网络初始权值和阈值,输入层与隐藏层之间的初始权值为阈值为隐藏层与输出层之间的初始权值为阈值为
经量子象群机制演化BP神经网络得到的最优权值和阈值,将其作为训练集训练BP神经网络的权值和阈值,将训练好的具有最优权值和阈值的BP神经网络作为冲击噪声背景下调制信号识别的分类器,最后采用测试集或采集的数据输出调制识别结果。
Claims (10)
1.量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤如下:
步骤一:构造通信信号在冲击噪声背景下的数字调制信号数据集;
步骤二:设计加权Myriad滤波器抑制冲击噪声,并通过归一化、分段等预处理获得数字调制信号预处理数据集;
步骤三:对数字调制信号预处理数据集提取瞬时特征参数,得到用于训练BP神经网络数字调制方式分类的特征参数数据集;
步骤四:确定神经网络最优参数的目标函数;
步骤五:初始化量子象群机制的参数;
步骤六:计算每头量子大象的适应度值,并根据适应度值的大小升序排列量子大象种群;
步骤七:将全部群体划分为个Cclan宗族;
步骤八:更新量子大象的量子位置;
步骤九:合并各个宗族,计算每个量子大象的适应度值并按升序排列量子大象种群中所有量子大象;
步骤十:判断g+1是否达到最大迭代次数Gmax,若达到最大迭代次数,则终止迭代,继续往下执行;否则令g=g+1,返回步骤七继续;
步骤十一:使用具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器,对冲击噪声背景下的调制信号进行识别;经量子象群机制演化BP神经网络得到的最优权值和阈值,将其作为训练集训练BP神经网络的权值和阈值,将训练好的具有最优权值和阈值的BP神经网络作为冲击噪声背景下调制信号识别的分类器,最后采用测试集或采集的数据输出调制识别结果。
2.根据权利要求1所述的量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤一具体为:在发射端加上一个成形滤波器,成形滤波器采取升余弦滚降函数对数字基带信号进行成形处理,表达式为:
式中:t为采样时间,δ为滚降系数,T为码元周期;
采用Alpha稳定分布Sα(β,γ,μ)来建立冲击噪声仿真模型,其中α为特征指数,取值在0<α≤2范围内,α的取值越小,冲击程度越大,在标准Alpha稳定分布Sα(0,1,0)下,当α=2时为高斯分布,当α=1时为柯西分布;β为对称参数,反映的是对称程度;γ为尺度参数,又称为分散系数,其值能够反映出Alpha稳定分布的分散程度;μ为位置参数,当0<α≤1时μ为中值,当1<α≤2时μ为均值。
3.根据权利要求1或2所述的量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤二具体为:假设N个独立同分布随机变量每个都服从位置参数θ和尺度参数S>0的柯西分布,即xi~Cauchy(θ,S),其概率密度函数表示为又由柯西标准随机变量的概率密度函数其中v表示自变量,可得给定一个观测值的集合样本Myriad值使得似然函数最大,则可以得到
根据输入样本或观测数据不同的可信度,引入非负权重,即得到加权Myriad;给定N个观测样本和权值定义输入向量x=[x1,x2,...,xN]T和权值向量w=[w1,w2,...,wN]T;对于给定的线性度参数K,假设随机变量服从位置参数θ和尺度参数的柯西分布,定义其中i=1,2,...,N;
4.根据权利要求3所述的量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤三具体为:对数字调制信号预处理数据集进行希尔伯特变换,提取数字信号的瞬时幅度A(i)、瞬时相位φ(i)和瞬时频率f(i),其中i为当前用于提取特征的数据段;在冲击噪声环境下得到信号的瞬时信息的基础上,进一步提取到数字调制信号瞬时信息的多个特征统计量,得到十种用于调制信号识别时可有效抗强冲击噪声提高识别率的特征参数;通过特征参数的提取,得到一个包含十种特征参数的数据集,该特征参数数据集可以用来训练数字调制信号识别的BP神经网络。
5.根据权利要求4所述的量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤四具体为:BP神经网络的训练过程包括以下几个步骤:
初始化网络:根据系统输入输出序列确定网络输入层节点数隐含层节点数输出层节点数根据量子大象位置确定输入层与隐含层之间的初始连接权值wij,表示隐含层第j个神经元与输入层第i个神经元的连接权值、隐含层与输出层之间的初始连接权值表示输出层第k个神经元与隐含层第j个神经元之间的连接权值、隐含层第j个神经元的阈值aj和输出层第k个神经元的阈值bk,给定学习速率和神经元激励函数;
6.根据权利要求5所述的量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤五具体为:设量子大象种群规模为Ppop,量子大象种群中的宗族数量为Cclan,并设每个宗族中的量子大象数量相同,则每个宗族中的量子大象数量为c=Ppop/Cclan;每头量子大象的量子位置维度为d,即神经网络总的节点数,有由于BP神经网络的初始权值和阈值一般为(-1,1)之间的随机数,则有边界限制为Umax=[1,1,...,1]1×d和Umin=[-1,-1,...,-1]1×d;最大迭代次数Gmax;尺度因子τ;影响因子υ;在量子位置定义域内随机产生量子大象的量子位置,第i头量子大象的量子位置为其中0≤ui,j≤1,i=1,2,...,Ppop,j=1,2,...,d,g为迭代次数,令初始迭代次数为g=0。
9.根据权利要求8所述的量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法,其特征在于:步骤八具体为:对于第g次迭代时宗族j中的第头量子大象的量子位置为其中c为每个宗族中的大象数量;其量子位置采用模拟的量子旋转门策略进行更新,第g次迭代时宗族j中的第头量子大象的量子位置的第k维更新公式为其中用于量子旋转门策略的量子旋转角的第k维更新公式为其中为宗族j中心的第k维量子位置,j=1,2,...,Cclan,k=1,2,...,d,r1 g和为区间(0,1)内生成的随机数,τ∈[0,1]表示族长对宗族成员的影响的尺度因子;
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