CN117914661A - 一种基于瞬时特征值的信号识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于频谱监测技术领域，涉及一种基于瞬时特征值的信号识别系统，该系统包括模拟器件部分和数字器件部分；射频连接器天线接收的待测原始信号经模拟器件部分低噪声放大、降频、低通滤波、增益放大后输出待识别模拟信号；待识别模拟信号输入数字器件部分，在数字器件部分首先被转换为待识别数字信号，再经过正交解调，幅度、频率及相位特征信息提取，根据幅度、频率及相位特征信息进行分类，完成待测原始信号的识别。本发明利用正交解调替换希尔伯特变换，减少了计算量、降低了FPGA内部的资源消耗同时避免了希尔伯特变换滤波器拟合过程中产生的噪声，提高了系统运行的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于瞬时特征值的信号识别系统，属于频谱监测技术领域。
背景技术
在无线电通信设备中，作为发射信号的发射机设备是被监测和监管的重要部分，随着科技发展，电子元器件的应用更为普及，个人组装起一台发射设备已成为可能，设备的违规使用也在逐渐增多，如何有效地监测和规范这类发送设备的使用，是需要进一步考虑的。比如，某厂区内部应用的无线电设备，占用了北斗信号对应的频段，导致在厂区附近的北斗设备不能正常工作。又比如一些违法信息的传输，接收设备可能是耳机或者其他的自制接收设备，对于接收端的监测，只有在近距离时才可以检测到，同时接收设备的数量也是不可预测的，所以更加行之有效的方法是监测发射出的无线电信号，从而进一步的确定发射源。
传统的调制信号识别设备，应用的方向主要是模拟调制信号的识别或者是数字调制信号的后处理识别，但是随着数据量传输的增加和元器件工艺的提高，在高速率的通信中，数字调制的方式应用逐渐变得更为广泛，占得比重也越来越大。
在现有技术中，瞬时特征值的识别技术，主要应用于模拟调制信号的识别，比如AM、FM或者USB等几种模拟调制信号的识别，对于数字信号的识别应用做的并不充分；在现有的信号识别模式系统中，实时性也做的较差，并且在信号识别的算法处理上，数字调制信号识别较为复杂，且计算量较高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于瞬时特征值的信号识别系统，该系统计算量少、降低了FPGA内部的资源消耗同时避免了希尔伯特变换滤波器拟合过程中产生的噪声，提高了系统运行的稳定性。
为了解决上述技术问题，本发明的基于瞬时特征值的信号识别系统包括模拟器件部分和数字器件部分；射频连接器天线接收的待测原始信号经模拟器件部分低噪声放大、降频、低通滤波、增益放大后输出待识别模拟信号；待识别模拟信号输入数字器件部分，在数字器件部分首先被转换为待识别数字信号，再经过正交解调，幅度、频率及相位特征信息提取，根据幅度、频率及相位特征信息进行分类，完成待测原始信号的识别。
进一步，所述的模拟器件部分包括低噪声放大器、本振模块、混频器、低通滤波器、增益放大器；射频连接器天线接收的待测原始信号依次经低噪声放大器放大、混频器降频、低通滤波器滤除高频噪声、增益放大器放大后输出待识别模拟信号；本振模块用于产生本地载波信号并将其输入混频器对低噪声放大后的信号进行解调。
进一步，所述的数字器件部分包括ADC芯片、FPGA芯片和串口芯片； ADC芯片将待识别模拟信号转换待识别数字信号；FPGA芯片对待识别数字信号进行正交解调，幅度、频率及相位特征信息提取，根据幅度、频率及相位特征信息进行分类，完成待测原始信号的识别；串口芯片将识别结果数据上报到PC机。
进一步，所述的数字器件部分还包括时钟芯片，时钟芯片用于产生FPGA芯片和ADC芯片工作所需时钟。
进一步，所述的FPGA芯片包括正交解调单元和统计识别分类器；正交解调单元运用正交解调的原理对待识别数字信号进行解调，提取出解调信号对应的幅度、频率和相位特征信息，统计识别分类器依据幅度、频率和相位特征信息利用分类树结构，对筛选出的结果加以区分，最后完成待测原始信号的识别。
进一步，所述的FPGA芯片还包括缓存单元；缓存单元将待识别数字信号做取样缓存处理。
所述的正交解调单元包括降频处理模块、幅度特征提取模块、相位特征提取模块和频率特征提取模块；
降频处理模块：将待识别数字信号后分别乘以cos单载波和sin单载波得到低频余弦信号s1（n）和低频正弦信号s2（n）；对低频余弦信号s1（n）和低频正弦信号s2（n）进行滤波处理后得到有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)；其中A代表待识别数字信号幅值，ωc1代表待识别数字信号频率，ωc0代表本地载波信号频率，n代表多进制数字序列；/>为随机相位；
幅度特征提取模块：将有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)做平方处理，提取出对应的幅度信息：
相位特征提取模块：根据有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)，利用下述公式提取待识别数字信号的相位信息：
其中/>代表待识别数字信号第n个序列的相位信息；
频率特征提取模块：对待识别数字信号的相位信息求导得到待识别数字信号的频率信息；
其中 f（n）代表待识别数字信号第n个序列的频率信息。
所述的统计识别分类器识别方法如下：
步骤1.判断待识别数字信号的幅度是否小于门限值，是则视为未接收到待测原始信号；否则转步骤2；
步骤2.根据待识别数字信号的幅度信息区分出调幅信号和非调幅信号，若幅度信息中仅包含一种幅值，则待测原始信号为2FSK、4FSK、BPSK或QPSK，转步骤3；若幅度信息中包含2种幅值则待测原始信号为2ASK；若幅度信息中包含3种幅值则待测原始信号为16QAM；若幅度信息中包含4种幅值则待测原始信号为4ASK；
步骤3.判断待识别数字信号第n个序列的频率信息f（n）中包含几种频率；若仅包含一种频率，则待测原始信号为BPSK或者QPSK，转步骤4；若包含2种频率则待测原始信号为2FSK；若包含2种频率则待测原始信号为4FSK。
步骤4.当区分待测原始信号为BPSK或者QPSK时，计算QPSK数据相位特征信息时，相位切换时将会出现相对相位为π/2的相对相位差值，π/2的余弦值为0，即当相位特征存在等于0的情况时，此调制方式即为QPSK，否则为BPSK。
有益效果： 本发明在调制信号识别算法中，做出了3个优化方案，同时在硬件平台中引入了基于FPGA的并行运算架构。
第一个，利用正交解调的原理替换了希尔伯特变换，希尔伯特变换本身为非线性变换，所以在硬件中是不可实现的，通常都是用高阶数的有限长单位冲激响应滤波器去拟合希尔伯特变换滤波器，但是，即使是在耗费大量资源拟合后，整个滤波系统的通带内纹波也是抖动较大，即系统本身存在着噪声的引入，影响整个系统的性能。所以，在本发明，利用了正交解调算法，替代希尔伯特变换器，先将信号变为I/Q两路的复信号，再根据正弦函数和余弦函数关系式求得该解析信号的幅度特征和频率特征。
第二个，传统频率计算时，都是先计算相位再经过求导运算计算得到频率，算法需要利用到反正切函数，但是，此函数不是连续函数，在相位折叠时，即相位由π/2到-π/2转折时，频率结果为无穷大，此时在硬件实现时将采取对结果进行补点的运算，此种做法既增加了计算量又降低了运算的精度；在本发明中，计算频率信息时，采用差分解调方式，未使用到反正切函数，避免了以上问题。
第三个，在识别调相信号时，因为BPSK信号和QPSK信号，二者之间的相对相位变化不同，BPSK信号两个码元之间的相对相位变化只有两种即0和π，QPSK信号两个码元之间的相对相位变化存在三种即0、π/2和π，所以我们只需要求取两个码元之间的相位差值即可，在一定数量范围内，存一定数量的π/2的相对相位差值，此调制方式即为QPSK，否则为BPSK。
本发明在硬件设计中也做了优化，采用了FPGA芯片作为数据处理平台，利用并行运算的原理，将识别所需要的时间降低，在硬件条件下可以快速识别出数字调相信号BPSK、QPSK，数字调频信号2FSK、4FSK ，数字调幅信号2ASK、4ASK和正交幅度调制信号16QAM等7种数字调制信号，在系统实际测试过程中识别信号耗费的时间不超过100ms。在确定信号的调制方式后，可以为信号的进一步处理提供先验信息，加快后续数据的速度也同时提高了后续数据处理的精度。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明的结构框图。
图2是本发明的工作流程图。
图3是FPGA芯片内部结构框图。
图4是FPGA芯片工作流程图。
图5是频率特征提取框图。
图6是相对相位特征提取框图。
图7是统计识别分类器流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明，可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
如图1所示，本发明的基于瞬时特征值的信号识别系统，主要包括以下两个部分，一是硬件设计部分，二是FPGA内部算法部分。
硬件设计部分又包括，模拟器件部分和数字器件部分。
所述的模拟器件部分，包括低噪声放大器、本振模块、混频器、低通滤波器、增益放大器，目的是为了将高频的小功率数字调制信号进行频率降低和功率放大，使信号由对应的射频频段降频到适合FPGA处理的中低频。射频连接器天线接收的待测原始信号依次经低噪声放大器放大、混频器降频、低通滤波器滤除高频噪声、增益放大器放大后输出待识别模拟信号；待测原始信号载波频率为250MHz~255MHz；其中本振模块主要用于产生高质量射频单音本地载波信号并将其输入混频器对低噪声放大后的待测原始信号进行解调，本地载波信号频率为250MHz；待识别模拟信号接入到数字器件部分的ADC芯片。
所述的数字器件部分，包括ADC芯片、时钟芯片、FPGA芯片和串口芯片；其中，时钟芯片用于产生FPGA芯片和ADC芯片工作所需时钟；ADC芯片用于将待识别模拟信号转换待识别数字信号；FPGA芯片负责待识别数字信号处理，得到识别结果数据，串口芯片将识别结果数据上报到PC机。
所述的FPGA芯片包括缓存单元、正交解调单元和统计识别分类器；缓存单元用于待识别数字信号的取样缓存，正交解调单元运用正交解调的原理对待识别数字信号进行解调，提取出解调信号对应的幅度、频率和相位特征信息，统计识别分类器依据幅度、频率和相位特征信息利用分类树结构，对筛选出的结果加以区分，最后完成待测原始信号的识别。
所述的缓存单元将待识别数字信号做取样缓存处理，缓存2ms，作为FPGA芯片内部处理的数据源。
所述正交解调单元包括降频处理模块、幅度特征提取模块、相位特征提取模块和频率特征提取模块。
降频处理模块：由于直接对待识别数字信号进行处理的运算量依然较大，因此需要进一步的降频处理，降频处理模块由缓存单元提取出待识别数字信号后分别乘以cos单载波和sin单载波得到低频余弦信号s1（n）和低频正弦信号s2（n），cos单载波和sin单载波的频率均为5MHz；
其中 A代表待识别数字信号幅值，ωc1代表待识别数字信号频率，ωc0代表本地载波信号频率，n代表多进制数字序列。
低频余弦信号s1（n）中包括有用信息cos(ωc1-ωc0)分量以及噪声分量 cos(ωc1+ωc0)，经过滤波处理后得到有用余弦信号I(n)；
同样，低频正弦信号s2（n）经过滤波处理后得到有用正弦信号Q(n)；
因为待识别数字信号与本地载波信号不同步的关系，所以还存在低频分量，但可以通过之后的算法解决。因为，此时未加入锁相环和鉴相器处理，会引入一个随机相位，即有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)实际应分别为：
幅度特征提取模块：将有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)做平方处理，提取出对应的幅度信息。公式计算结果如下：
中即包含有待识别
数字信号的幅度信息，可以区分出调幅信号和非调幅信号。
相位特征提取模块：根据有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)，利用下述公式提取待识别数字信号的相位信息：
其中/>代表待识别数字信号第n个序列的相位信息。
区分BPSK数据源和QPSK数据源时，只需要利用有用余弦信号I(n)或有用正弦信号Q(n)提取相对相位信息，输入统计识别分类器即可，处理流程如图5所示，以有用余弦信号I(n)为例，将有用余弦信号I(n) 当前数据延时一个时钟后再在乘法器中与当前数据相乘，之后经过低通滤波器处理，剔除掉噪声，最后输入到统计识别分类器，分类出BPSK数据源和QPSK数据源。
频率特征提取模块：对待识别数字信号的相位信息求导得到待识别数字信号的频率信息；
其中 f（n）代表待识别数字信号第n个序列的频率信息。
根据计算后的结果可以判断出，2FSK的频率转换区间为2个部分，4FSK的频率转换区间为4部分，而BPSK/QPSK的频率转换区间只有1部分，所以根据待识别数字信号幅值信息、相位信息、频率信息，可以在2FSK/4FSK/BPSK/QPSK信号集中区分出2FSK和4FSK信号。
所述的待识别数字信号第n个序列的频率信息f（n）可以通过如图4所示的解调原理得到。有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)分别在经过一个时钟延时处理后得到延时余弦信号I(n-1)和延时正弦信号Q(n-1)，将I(n)和Q(n-1)相乘、I(n-1)和Q(n)相乘后做差处理即可得到频率信息f（n）。
MPSK（数字调相）信号表达式如下：
公式中：SMPSK(t)代表MPSK信号，A代表幅度，g(t)为脉冲信号，TS代表脉冲信号的持续时间，k代表第k个脉冲信号；fc表示调制信息的载波频率；t代表载波的t时刻信号，/>为脉冲信号的调制相位，ω0为脉冲信号的初始相位。
当原始信号为BPSK信号时，假设幅度A为1，脉冲信号幅值同样为1，则BPSK数据有如下公式：
公式中， SBPSK(t)代表BPSK信号，BPSK信号的调制相位只有0和π两种，所已，/>为0或π，在滤除高频分量后，低通滤波器的输出信号SLPF(t)可用以下公式表达：
硬件平台设计时统一将ADC采样fs设置为125MHz，调制信号载波fc设置为5MHz，数据处理后的输出为：
当BPSK数据源相位变换时，输出为：
无相位变换时，输出为：
将以上两种状态的输出结果，在绝对值处理后，得到如下结果：
同理，当原始信号为QPSK数据时，假设幅度为1，脉冲信号幅值同样为1，则QPSK数据如下：
，其中/>取值0或±π/2。
同理在滤波之后的结果为：
同样，在硬件平台设计时ADC采样fs为125MHz，调制信号载波fc为5MHz，数据处理后的输出为：
QPSK数据源有相位切换时，相对相位SLPF(t)输出为：
无相位切换时，相对相位SLPF(t)输出为：
综上，在计算QPSK数据相对相位特征信息时，在相位切换时将会出现相对相位输出SLPF(t)等于0的结果。借此，我们可以区分出BPSK信号和QPSK信号。
统计识别分类器：用于实现不同调制信息的识别，如图6所示，识别方法如下：
步骤1.判断待识别数字信号的幅度是否小于门限值，是则视为未接收到待测原始信号；否则转步骤2；
步骤2.根据待识别数字信号的幅度信息区分出调幅信号和非调幅信号，若幅度信息中仅包含一种幅值，则待测原始信号为2FSK、4FSK、BPSK或QPSK，转步骤3；若幅度信息中包含2种幅值则待测原始信号为2ASK；若幅度信息中包含3种幅值则待测原始信号为16QAM；若幅度信息中包含4种幅值则待测原始信号为4ASK；
步骤3.判断待识别数字信号第n个序列的频率信息f（n）中包含几种频率；若仅包含一种频率，则待测原始信号为BPSK或者QPSK，转步骤4；若包含2种频率则待测原始信号为2FSK；若包含2种频率则待测原始信号为4FSK。
步骤4.当区分待测原始信号为BPSK或者QPSK时，计算QPSK数据相位特征信息时，相位切换时将会出现相对相位为π/2的相对相位差值，π/2的余弦值为0，即当相位特征存在等于0的情况时，此调制方式即为QPSK，否则为BPSK。
通过统计识别分类器即可以完成数字调相信号BPSK/QPSK、数字调频信号2FSK/4FSK、调幅信号2ASK/4ASK和正交幅度调制信号16QAM等7种数字调制信号的识别。
在现有技术中，瞬时特征值的识别技术，主要应用于模拟调制信号的识别，比如AM、FM或者USB等几种模拟调制信号的识别，对于数字信号的识别应用做的并不充分，在高速率的通信中，数字调制方式占得比重越来越大，本发明应用于数字调制信号识别。
在现有的信号识别模式系统中，实时性做的较差，本发明采用FPGA作为主处理芯片，搭载着前级的射频部分和高速ADC，可以实时的对信号的调制模式进行识别，实时性高。
本发明在算法上与传统算法相比较，做了优化，利用正交解调的原理取代了希尔伯特变换处理；利用差分解调的原理，替代了反正切函数的计算；利用提取相对相位的算法应用于调相信号识别；在提高性能的同时，也降低了计算量。
本发明从理论分析出发，首先，提出了1.利用正交解调的算法替代希尔伯特变换器；2.利用差分解调的算法替代原有的反正切函数算法；3.在调相信号识别时，提出了相对相位识别的算法；之后，论证了本系统中的采用的调制信号识别算法的可行性，后依托FPGA高速数字信号处理平台，搭建实现了硬件系统，实现了2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK和16QAM等七种常规调制信号在本系统中的快速识别。
Claims (8)
1.一种基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于包括模拟器件部分和数字器件部分；射频连接器天线接收的待测原始信号经模拟器件部分低噪声放大、降频、低通滤波、增益放大后输出待识别模拟信号；待识别模拟信号输入数字器件部分，在数字器件部分首先被转换为待识别数字信号，再经过正交解调，幅度、频率及相位特征信息提取，根据幅度、频率及相位特征信息进行分类，完成待测原始信号的识别。
2.根据权利要求1所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的模拟器件部分包括低噪声放大器、本振模块、混频器、低通滤波器、增益放大器；射频连接器天线接收的待测原始信号依次经低噪声放大器放大、混频器降频、低通滤波器滤除高频噪声、增益放大器放大后输出待识别模拟信号；本振模块用于产生本地载波信号并将其输入混频器对低噪声放大后的信号进行解调。
3.根据权利要求1所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的数字器件部分包括ADC芯片、FPGA芯片和串口芯片； ADC芯片将待识别模拟信号转换待识别数字信号；FPGA芯片对待识别数字信号进行正交解调，幅度、频率及相位特征信息提取，根据幅度、频率及相位特征信息进行分类，完成待测原始信号的识别；串口芯片将识别结果数据上报到PC机。
4.根据权利要求3所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的数字器件部分还包括时钟芯片，时钟芯片用于产生FPGA芯片和ADC芯片工作所需时钟。
5.根据权利要求3所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的FPGA芯片包括正交解调单元和统计识别分类器；正交解调单元运用正交解调的原理对待识别数字信号进行解调，提取出解调信号对应的幅度、频率和相位特征信息，统计识别分类器依据幅度、频率和相位特征信息利用分类树结构，对筛选出的结果加以区分，最后完成待测原始信号的识别。
6.根据权利要求5所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的FPGA芯片还包括缓存单元；缓存单元将待识别数字信号做取样缓存处理。
7.根据权利要求5所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的正交解调单元包括降频处理模块、幅度特征提取模块、相位特征提取模块和频率特征提取模块；
降频处理模块：将待识别数字信号后分别乘以cos单载波和sin单载波得到低频余弦信号s1（n）和低频正弦信号s2（n）；对低频余弦信号s1（n）和低频正弦信号s2（n）进行滤波处理后得到有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)；其中A代表待识别数字信号幅值，ωc1代表待识别数字信号频率，ωc0代表本地载波信号频率，n代表多进制数字序列；φ为随机相位；
幅度特征提取模块：将有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)做平方处理，提取出对应的幅度信息：
相位特征提取模块：根据有用余弦信号I(n)和有用正弦信号Q(n)，利用下述公式提取待识别数字信号的相位信息：其中，/>代表待识别数字信号第n个序列的相位信息；
频率特征提取模块：对待识别数字信号的相位信息求导得到待识别数字信号的频率信息；其中， f（n）代表待识别数字信号第n个序列的频率信息。
8.根据权利要求1所述的基于瞬时特征值的信号识别系统，其特征在于所述的统计识别分类器识别方法如下：
步骤1.判断待识别数字信号的幅度是否小于门限值，是则视为未接收到待测原始信号；否则转步骤2；
步骤2.根据待识别数字信号的幅度信息区分出调幅信号和非调幅信号，若幅度信息中仅包含一种幅值，则待测原始信号为2FSK、4FSK、BPSK或QPSK，转步骤3；若幅度信息中包含2种幅值则待测原始信号为2ASK；若幅度信息中包含3种幅值则待测原始信号为16QAM；若幅度信息中包含4种幅值则待测原始信号为4ASK；
步骤3.判断待识别数字信号第n个序列的频率信息f（n）中包含几种频率；若仅包含一种频率，则待测原始信号为BPSK或者QPSK，转步骤4；若包含2种频率则待测原始信号为2FSK；若包含2种频率则待测原始信号为4FSK；
步骤4.当区分待测原始信号为BPSK或者QPSK时，计算QPSK数据相位特征信息时，相位切换时将会出现相对相位为π/2的相对相位差值，π/2的余弦值为0，即当相位特征存在等于0的情况时，此调制方式即为QPSK，否则为BPSK。
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