CN113780106B - 一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，包括：步骤S10，对用于训练的无线电信号波形文件进行波形数据处理，得到多个训练波形文件以及表示了信号的强弱信息的样本标签，将多个训练波形文件和样本标签作为定制化数据集；步骤S20，将定制化数据集输入深度学习一维卷积神经网络模型进行训练，待损失值收敛后停止训练，得到训练好的深度学习一维卷积神经网络模型；步骤S30，对待预测的无线电信号波形文件进行波形数据处理，将得到的多个待预测波形文件作为待预测数据集；步骤S40，将待预测数据集输入训练好的深度学习一维卷积神经网络模型进行预测。本发明中即使信号语图中信号和噪声相似，依然能够有较好的检测结果。
Description
技术领域
本发明涉及无线电信号检测技术领域，具体而言，涉及一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法。
背景技术
无线电信号检测被广泛应用于军事、外交、交通等领域。人们对不同信号最直接的区分是通过信号在语图中的特征，而传统的无线电信号检测方法和通用的基于深度学习无线电检测方法都是对信号的语图进行特征提取或处理。虽然大部分情况下，通过语图能够对信号进行较好的特征提取，但是在原始信号转化为语图过程中会导致相位信息和部分幅值信息丢失，当在语图中噪声或干扰和信号类似，就难以对信号、噪声与干扰进行区分，往往在这种情况下，其波形更容易区分信号、噪声和干扰。
发明内容
本发明旨在提供一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，以解决传统的无线电信号检测方法和通用的基于深度学习无线电检测方法在语图中噪声或干扰和信号类似时难以对信号、噪声与干扰进行区分的问题。
本发明提供的一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，包括如下步骤：
步骤S10，对用于训练的无线电信号波形文件进行波形数据处理，得到多个训练波形文件以及表示了信号的强弱信息的样本标签，将这些训练波形文件和样本标签作为定制化数据集；
步骤S20，将定制化数据集输入深度学习一维卷积神经网络模型进行训练，待损失值收敛后停止训练，得到训练好的深度学习一维卷积神经网络模型；
步骤S30，对待预测的无线电信号波形文件进行波形数据处理，将得到的多个待预测波形文件作为待预测数据集；
步骤S40，将待预测数据集输入训练好的深度学习一维卷积神经网络模型进行预测得到特征向量，并将得到的特征向量进行特征处理后得到待预测的无线电信号的位置信息及强弱信息。
进一步的，步骤S10包括如下子步骤：
S11，对用于训练的无线电信号波形文件进行切分处理，得到切分后的多个训练波形文件；
S12，对训练波形文件进行短时傅立叶变换得到时频矩阵，再将时频矩阵映射到图片上生成信号语图；
S13，将信号语图中信号的强弱信息划分为若干个等级，并按照划分的等级对信号语图进行框选标注得到标记文件，并将标记文件进行特征映射得到样本标签；
S14，将训练波形文件和样本标签进行关联映射，制成定制化数据集。
进一步的，将训练波形文件或待预测波形文件输入深度学习一维卷积神经网络模型的处理过程为：
(1)对训练波形文件或预测波形文件进行归一化并输入到深度学习一维卷积神经网络模型；
(2)使用64个卷积核将训练波形文件或待预测波形文件压缩到一维特征向量中并进行池化，得到第一特征矩阵；
(3)对第一特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用256个卷积核进行特征提取，得到第二特征矩阵；
(4)对第二特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用512个卷积核进行特征提取，得到第三特征矩阵；
(5)对第三特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用1024个卷积核进行特征提取，得到第四特征矩阵；
(6)将第四特征矩阵进行平坦化并全连接到一组特征向量上并进行非线性处理。
进一步的，所述深度学习一维卷积神经网络模型输出的特征向量的长度与信号语图的长度相等。
进一步的，每个所述训练波形文件的长度均相同。
进一步的，每个所述待预测波形文件的长度均相同。
进一步的，每个所述训练波形文件和待预测波形文件的长度均相同。
进一步的，若有切分后的训练波形文件和/或待预测波形文件的长度不足则进行补0处理。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、传统的无线电信号检测方法和通用的基于深度学习无线电检测方法在语图中噪声或干扰和信号类似时难以对信号、噪声与干扰进行区分。本发明基于深度学习一维卷积神经网络模型，仅使用波形文件训练模型而不使用信号语图，因此保证信号的相位信息和强弱信息不丢失，这种非图片的深度学习特征提取方式得到的结果更能反应信号的真实特性，尤其在信号和噪声在语图中相似的情况下，其检测效果显著。
2、本发明使用了切分填充的方式，保证了信号不会产生形变和歧义，同时设计的深度学习一维卷积神经网络模型的输出特征向量长度和信号语图长度相同，使用了图像分割的思想，这样保证了信号检测时精度为像素级。并且样本标签表示了信号的强弱信息，因此本发明能够同时检测信号的位置及强弱信息。
3、在原始无线电信号转换为语图时会有大量的数值计算，这个过程在整个信号检测中耗时占有很大的比重。本发明仅使用波形文件训练模型而不使用信号语图，因此训练过程和预测过程不用进行语图转换，信号检测耗时会大大减小。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例的基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法的总体流程图。
图2为本发明实施例的制作定制化数据集的流程图。
图3为本发明实施例的深度学习一维卷积神经网络模型的结构图。
图4为本发明实施例的使用深度学习一维卷积神经网络模型进行预测的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
实施例
如图1所示，本实施例提出一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，包括如下步骤：
步骤S10，对用于训练的无线电信号波形文件进行波形数据处理，得到多个训练波形文件以及表示了信号的强弱信息的样本标签，将这些训练波形文件和样本标签作为定制化数据集；
如图2所示，步骤S10包括如下子步骤：
S11，对用于训练的无线电信号波形文件进行切分处理，得到切分后的多个训练波形文件；因参与训练的无线电信号波形文件的采样率为8000，切分后的每个所述训练波形文件的长度相同均为32000，若有切分后的训练波形文件的长度不足32000则进行补0处理直至长度为32000；
S12，对训练波形文件进行短时傅立叶变换得到时频矩阵，再将时频矩阵映射到图片上生成长度为247的信号语图；
S13，将信号语图中信号的强弱信息划分为5个等级，并按照划分的等级对信号语图进行框选标注得到标记文件，并将标记文件进行特征映射得到样本标签，由此得到的样本标签表示了信号的强弱信息；
S14，将训练波形文件和样本标签进行关联映射，制成定制化数据集。
步骤S20，将定制化数据集输入深度学习一维卷积神经网络模型进行训练，待损失值收敛后停止训练，得到训练好的深度学习一维卷积神经网络模型；
如图3所示，将训练波形文件输入深度学习一维卷积神经网络模型的处理过程为：
(1)对1×32000×1的训练波形文件进行归一化并输入到深度学习一维卷积神经网络模型；
(2)使用64个卷积核将归一化的训练波形文件压缩到一维特征向量中并进行池化，得到第一特征矩阵；
(3)对第一特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用256个卷积核进行特征提取，得到第二特征矩阵；
(4)对第二特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用512个卷积核进行特征提取，得到第三特征矩阵；
(5)对第三特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用1024个卷积核进行特征提取，得到第四特征矩阵；
(6)将第四特征矩阵进行平坦化并全连接到一组长度为247的特征向量上并进行非线性处理。
由于定制化数据集中具有表示了信号的强弱信息的样本标签，因此利用定制化数据集训练深度学习一维卷积神经网络模型，，训练使用的损失函数可以采用MAE损失函数，待损失值收敛(损失值小于预设阈值即为收敛，预设阈值一般可取0.02)后停止训练，得到训练好的深度学习一维卷积神经网络模型可以对无线电信号的强弱信息进行预测；同时由于样本标签是基于信号语图生成的，而可以根据信号在信号语图中的位置来确定位置信息。因此本发明能够同时检测无线电信号的位置信息及强弱信息。
步骤S30，对待预测的无线电信号波形文件进行波形数据处理，将得到的多个待预测波形文件作为待预测数据集；
如图4所示，与步骤S11一样，步骤S30包括：对待预测的无线电信号波形文件进行切分处理，将切分后得到的多个待预测波形文件作为待预测数据集；同样地，待预测的无线电信号波形文件的采样率也为8000，切分后的每个所述待预测波形文件的长度相同均为32000，若有切分后的待预测波形文件的长度不足32000则进行补0处理直至长度为32000。
步骤S40，将待预测数据集输入训练好的深度学习双输入网络模型进行预测得到特征向量，并将得到的特征向量进行特征处理后得到待预测的无线电信号的位置信息及强弱信息。
如图3所示，将待预测波形文件输入深度学习一维卷积神经网络模型的处理过程为：
(1)对1×32000×1的待预测波形文件进行归一化并输入到深度学习一维卷积神经网络模型；
(2)使用64个卷积核将归一化后的待预测波形文件压缩到一维特征向量中并进行池化，得到第一特征矩阵；
(3)对第一特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用256个卷积核进行特征提取，得到第二特征矩阵；
(4)对第二特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用512个卷积核进行特征提取，得到第三特征矩阵；
(5)对第三特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用1024个卷积核进行特征提取，得到第四特征矩阵；
(6)将第四特征矩阵进行平坦化并全连接到一组长度为247的特征向量上并进行非线性处理。
对于各个待预测波形文件经过训练好的深度学习一维卷积神经网络模型输出的长度为247的特征向量，按照切分顺序进行排序并连接即可得到整个待预测的无线电信号波形文件的特征向量，对这个特征向量进行聚类和连续性算法处理，后即可得到待预测的无线电信号的位置信息及强弱信息。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S10，对用于训练的无线电信号波形文件进行波形数据处理，得到多个训练波形文件以及表示了信号的强弱信息的样本标签，将这些训练波形文件和样本标签作为定制化数据集；
步骤S20，将定制化数据集输入深度学习一维卷积神经网络模型进行训练，待损失值收敛后停止训练，得到训练好的深度学习一维卷积神经网络模型；
步骤S30，对待预测的无线电信号波形文件进行波形数据处理，将得到的多个待预测波形文件作为待预测数据集；
步骤S40，将待预测数据集输入训练好的深度学习一维卷积神经网络模型进行预测得到特征向量，并将得到的特征向量进行特征处理后得到待预测的无线电信号的位置信息及强弱信息；
步骤S10包括如下子步骤：
S11，对用于训练的无线电信号波形文件进行切分处理，得到切分后的多个训练波形文件；
S12，对训练波形文件进行短时傅立叶变换得到时频矩阵，再将时频矩阵映射到图片上生成信号语图；
S13，将信号语图中信号的强弱信息划分为若干个等级，并按照划分的等级对信号语图进行框选标注得到标记文件，并将标记文件进行特征映射得到样本标签；
S14，将训练波形文件和样本标签进行关联映射，制成定制化数据集；
所述深度学习一维卷积神经网络模型输出的特征向量的长度与信号语图的长度相等。
2.根据权利要求1所述的基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，其特征在于，将训练波形文件或待预测波形文件输入深度学习一维卷积神经网络模型的处理过程为：
(1)对训练波形文件或待预测波形文件进行归一化并输入到深度学习一维卷积神经网络模型；
(2)使用64个卷积核将训练波形文件或待预测波形文件压缩到一维特征向量中并进行池化，得到第一特征矩阵；
(3)对第一特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用256个卷积核进行特征提取，得到第二特征矩阵；
(4)对第二特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用512个卷积核进行特征提取，得到第三特征矩阵；
(5)对第三特征矩阵使用四种尺度的卷积核进行特征提取并标准化，再对标准化结果进行叠加并池化，然后对池化结果使用1024个卷积核进行特征提取，得到第四特征矩阵；
(6)将第四特征矩阵进行平坦化并全连接到一组特征向量上并进行非线性处理。
3.根据权利要求1所述的基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，其特征在于，每个所述训练波形文件的长度均相同。
4.根据权利要求3所述的基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，其特征在于，每个所述待预测波形文件的长度均相同。
5.根据权利要求4所述的基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，其特征在于，每个所述训练波形文件和待预测波形文件的长度均相同。
6.根据权利要求5所述的基于无线电波形数据输入的深度学习信号检测方法，其特征在于，若有切分后的训练波形文件和/或待预测波形文件的长度不足则进行补0处理。
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| 基于时频图像的雷达信号调制识别研究;张晓丽;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》(第05期);I136-1357 * |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113780106A (zh) | 2021-12-10 |
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