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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Ermittlung von Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals.
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Bei der Überwachung von Funksignalen wird in einem ersten Schritt eine Zuordnung eines detektierten Funksignals zu einer Signalklasse durchgeführt. Dies wird üblicherweise als Signalklassifikation bezeichnet. Hierbei ist es notwendig, unbekannte Funksignale zu analysieren und anhand der Analyseergebnisse eine Zuordnung zu einer vorab definierten Signalklasse zu treffen. Eine Signalklasse umfasst beispielsweise alle Funksignale, die dasselbe Modulationsverfahren oder dasselbe Übertragungsverfahren verwenden.
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Aus der
DE 10 2005 025 402 A1 ist ein Verfahren zur Signalklassifizierung bekannt, das den empfangenen Symbolstrom mit einem Referenzsymbolstrom kreuzkorreliert. Ergibt die Kreuzkorrelation einen Wert, der einen vorab festgelegten Schwellwert überschreitet, so ist das unbekannte Empfangssignal der Signalklasse zuordenbar. Ein derartiges zeitbereichsorientiertes Klassifizierungsverfahren ist durch eine hohe Klassifizierungsgüte gekennzeichnet. Die im Klassifizierungsverfahren verwendete Kreuzkorrelation ist aber sehr zeitaufwändig. Für die Klassifizierung eines Signals mittels Kreuzkorrelation wird typischerweise 1 Sekunde oder mehr beansprucht.
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Ein Klassifizierungsverfahren, das erheblich schneller zu einem Klassifizierungsergebnis führt, basiert auf der Klassifizierung mittels Entscheidungsbäumen. Die Klassifizierung mittels Entscheidungsbäumen erfordert in einer Vorabphase vor der Klassifizierung ein Trainieren des Klassifikators mittels Trainingssignalen, um die in den einzelnen Entscheidungsknoten eines Entscheidungsbaumes anzuwendenden Signalmerkmale und deren Bereichsgrenzen im Hinblick auf die Klassifizierung zu einer Signalklasse optimal festzulegen.
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Die Auswahl geeigneter Trainingssignale zum Trainieren des Klassifikators entscheidet über die Güte der Klassifizierung. Zu wenige oder "zu ähnliche" Trainingssignale bergen die Gefahr, dass ein zu klassifizierendes Signal entweder fälschlich einer Signalklasse zugeordnet wird oder fälschlich einer Signalklasse nicht zugeordnet wird. Zu viele Trainingssignale erhöhen unnötigerweise den Aufwand beim Trainieren des Klassifikators.
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Aufgabe der Erfindung ist es deshalb, ein Verfahren und ein System zur Ermittlung eines optimierten Satzes von geeigneten Trainingssignalen zur Klassifizierung von Signalen zu einer Signalklasse zu schaffen.
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals zu einer bestimmten Signalklasse mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 und durch ein System zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals seiner bestimmten Signalklassen mit den Merkmalen des Patentanspruchs 14 gelöst.
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Erfindungsgemäß wird von jedem potentiellen Trainingssignal aus einer Anzahl von potentiellen Trainingssignalen, die typischerweise die zur Verfügung stehenden Trainingssignale beinhalten, ein Messwert für jedes vorab festgelegte Signalmerkmal ermittelt. Auf der Basis dieser ermittelten Messwerte wird für jedes potentielle Trainingssignal ein Gütekriterium auf mindestens einen Messwert des potentiellen Trainingssignals angewendet. Anhand des für jedes potentielle Trainingssignal auf diese Weise ermittelten Gütewertes werden diejenigen potentiellen Trainingssignale zu den klassifizierenden Trainingssignalen selektiert, die die größten Gütewerte aufweisen. Die Anzahl der klassifizierenden Trainingssignale ist hierbei gegenüber der Anzahl von potentiellen Trainingssignalen reduziert.
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Durch die Anwendung eines Gütekriteriums wird erfindungsgemäß aus einer zur Verfügung stehenden Menge von potentiellen Trainingssignalen ein optimierter Satz von klassifizierenden Trainingssignalen gewonnen.
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In einer ersten Untervariante einer ersten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird als Gütekriterium – im Folgenden als erstes Gütekriterium bezeichnet – die Differenz zwischen mindestens einem Messwert, bevorzugt genau einem Messwert, und einem zugehörigen Referenzwert für jeweils ein Signalmerkmal eines potentiellen Trainingssignals ermittelt. Als Referenzwert dient der Mittelwert, bevorzugt der arithmetische Mittelwert, der Messwerte aller potentiellen Trainingssignale für jeweils ein Signalmerkmal.
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Auf diese Weise werden klassifizierende Trainingssignale aus der Anzahl von potentiellen Trainingssignalen selektiert, die hinsichtlich mindestens eines Signalmerkmales, bevorzugt hinsichtlich eines Signalmerkmals, jeweils einen extremen Messwert aufweisen. Somit wird eine Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen ausgewählt, die in Summe an möglichst vielen der beiden Bereichsgrenzen aller vorab festgelegten Signalmerkmale positioniert sind. Die Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen umschließt somit die Signalklasse in all ihren Signalmerkmalen möglichst optimal, was für eine korrekte Klassifizierung eines Signales zu einer Signalklasse eine wesentliche Voraussetzung ist.
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In einer zweiten Untervariante der ersten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird als erstes Gütekriterium die euklidische Distanz zwischen den einzelnen Messwerten und den zugehörigen Referenzwerten für jedes vorab festgelegte Signalmerkmal eines potentiellen Trainingssignals ermittelt. Als Referenzwert dient wieder der Mittelwert, bevorzugt der arithmetische Mittelwert, über die Messwerte des jeweiligen Signalmerkmals aller potentiellen Trainingssignale.
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In einer zweiten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird als Gütekriterium – im Folgenden als zweites Gütekriterium bezeichnet – die euklidische Distanz zwischen den für das jeweilige potentielle Trainingssignal für jedes Signalmerkmal jeweils ermittelten Messwerten und den für die übrigen potentiellen Trainingssignale jeweils für jedes Signalmerkmal jeweils ermittelten Messwerten bestimmt.
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Auf diese Weise werden in der zweiten Ausführungsform der Erfindung klassifizierende Trainingssignale aus der Anzahl von potentiellen Trainingssignalen ausgewählt, die hinsichtlich aller vorab festgelegten Signalmerkmale jeweils weitest möglich voneinander unterschiedlich sind.
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Kombiniert man in einer dritten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung das erste und zweite Gütekriterium additiv und gewichtet das erste und zweite Gütekriterium geeignet zueinander, so erhält man klassifizierende Trainingssignale, die hinsichtlich aller vorab festgelegten Signalmerkmale den zugehörigen mehrdimensionalen Signalmerkmalsraum möglichst optimal umschließen – d.h. möglichst an der Oberfläche des mehrdimensionalen Signalmerkmalraumes positioniert sind – und möglichst unterschiedlich zueinander sind – d.h. an der Oberfläche des mehrdimensionalen Signalmerkmalraumes möglichst weit voneinander positioniert sind –.
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Die Anzahl der klassifizierenden Trainingssignale soll bevorzugt mindestens der doppelten Anzahl der vorab festgelegten Signalmerkmale entsprechen, um klassifizierende Trainingssignale zu gewinnen, die in Summe die beiden Bereichsgrenzen aller Signalmerkmale der Signalklasse möglichst gut repräsentieren.
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Typischerweise ist die Anzahl der verfügbaren und somit potentiellen Trainingssignale, aus denen mittels Gütekriterium klassifizierende Trainingssignale bestimmt werden, größer als die Anzahl der klassifizierenden Trainingssignale. Für den Fall, dass die verfügbaren potentiellen Trainingssignale kleiner als die Anzahl der zu bestimmenden klassifizierenden Trainingssignale ist, werden die fehlenden potentiellen Trainingssignale "künstlich generiert", indem die verfügbaren potentiellen Trainingssignale dem Eingang eines Übertragungskanals mit einstellbarer Übertragungscharakteristik, bevorzugt einem Simulator, der einen Übertragungskanal mit einstellbarer Übertragungscharakteristik abbildet, zugeführt werden und die korrespondierenden Signale am Ausgang des Übertragungskanals für die noch fehlenden potentiellen Trainingssignale benutzt werden.
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Ist die auf diese Weise erzeugte Anzahl von Signalen am Übertragungskanalausgang typischerweise größer als die Anzahl von noch fehlenden potentiellen Trainingssignalen, so werden die fehlenden potentiellen Trainingssignale vorzugsweise anhand von mindestens einem Kriterium zur Charakterisierung der Signalgüte aus den Signalen am Übertragungskanalausgang ausgewählt. Als Kriterien zur Charakterisierung der Signalgüte kann beispielsweise die Höhe des Signal-Rausch-Abstands oder der Anteil von Signalschwund (Fading) im Signal verwendet werden.
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Neben der Bestimmung der klassifizierenden Trainingssignale in einer Vorabphase vor Durchführung der Klassifizierung aus vorab verfügbaren potentiellen Trainingssignalen oder „künstlich generierten“ potentiellen Trainingssignalen kann die Anzahl von potentiellen Trainingssignalen bevorzugt auch während der Klassifizierung von Signalen durch ein in der Klassifizierung zu klassifizierendes Signal ergänzt werden, das trotz Zugehörigkeit zur Signalklasse vom Klassifikator nicht zur Signalklasse zugeordnet wird. Ist die Zugehörigkeit des zu klassifizierenden Signals zur Signalklasse dem Anwender der Klassifizierung bekannt und wird das zu klassifizierendes Signal nicht zur Signalklasse klassifiziert, weil sich ein Messwert des zu klassifizierenden Signals außerhalb der für das Signalmerkmal der Signalklasse festgelegten Bereichsgrenzen befindet, so repräsentiert das zu klassifizierende Signal eine bessere Bereichsgrenze für das Signalmerkmal der Signalklasse als das die Bereichsgrenze des Signalmerkmals bisher repräsentierende klassifizierende Trainingssignal und ist deshalb zu den potentiellen Trainingssignalen hinzuzufügen.
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In diesem Fall ist vorzugsweise eine erneute Bestimmung von klassifizierenden Trainingssignalen ausgehend von der neuen Menge von potentiellen Trainingssignalen durchzuführen. Enthält die bisherige Menge an potentiellen Trainingssignalen ein potentielles Trainingssignal, das "künstlich" aus einem Signal am Ausgang eines Übertragungskanals erzeugt wird, so wird dieses potentielle Trainingssignal hierzu anstelle des neu hinzugefügten potentiellen Trainingssignals aus der Menge von potentiellen Trainingssignalen ausgesondert.
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Falls die euklidische Distanz zwischen den für zwei Signalklassen jeweils ermittelten Referenzwerten für jedes Signalmerkmal kleiner als ein vorab festgelegten Schwellwert ist, liegen die beiden Signalklassen mit ihrem jeweiligen Signalmerkmals-Raum dicht beieinander bzw. überdecken sich zu einem Teil. Für diesen Fall werden die beiden Signalklassen hinsichtlich ihrer Signalmerkmale vorzugsweise neu definiert oder zu einer einzigen Signalklasse zusammengefügt und der zugehörige Klassifikator mit neuen oder ergänzten potentiellen Trainingssignalen neu trainiert.
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Zur erfindungsgemäßen Ermittlung von klassifizierenden Trainingssignalen wird ein erfindungsgemäßes System mit einer Einheit zur Ermittlung von Messwerten für jedes Signalmerkmal, einen ersten Speicher zum Speichern von Messwerten, einer Einheit zur Bestimmung eines Gütewertes, einer Einheit zur Bestimmung einer Anzahl größter Gütewerte und einem zweiten Speicher zum Speichern von klassifizierenden Trainingssignalen verwendet.
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Die Einheit zur Bestimmung einer Anzahl größter Gütewerte enthält in einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung eine Einheit zur Ermittlung von Referenzwerten und eine Einheit zur Anwendung eines ersten Gütekriteriums, in einer zweiten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung eine Einheit zur Anwendung eines zweiten Gütekriteriums und in einer dritten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung die Kombination einer Einheit zur Anwendung eines ersten Gütekriteriums und einer Einheit zur Anwendung eines zweiten Gütekriteriums.
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Für den Fall einer Klassifizierung des Spektrums eines zu klassifizierenden Signals enthält das erfindungsgemäße System vorzugsweise zusätzlich ein Fourier-Transformator, der das Spektrum des zu klassifizierenden Signals ermittelt, eine Mittelungs-Einheit, die auftretende Störanteile im Spektrogramm des zu klassifizierenden Signals dämpft bzw. beseitigt, und ein Bandpassfilter, das das für die Klassifizierung relevante Segment des Spektrums selektiert.
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Im Folgenden werden das erfindungsgemäße Verfahren und das erfindungsgemäße System zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals zu einer bestimmten Signalklasse anhand der Zeichnung im Detail beispielhaft erläutert. Die Figuren der Zeichnung zeigen:
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1 ein Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Systems zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals zu einer bestimmten Signalklasse mit einer ersten Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Einheit zur Bestimmung eines Gütewertes,
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2A ein Blockdiagramm einer zweiten Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Einheit zur Bestimmung eines Gütewertes,
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2B ein Blockdiagramm einer dritten Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Einheit zur Bestimmung eines Gütewertes,
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3 ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals zu einer bestimmten Signalklasse und
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4 ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Ermitteln von potentiellen Trainingssignalen während der Klassifizierung.
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Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals zu einer bestimmten Signalklasse anhand des Flussdiagrammes in 3 und das erfindungsgemäße System zum Ermitteln einer bestimmten Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen zum Klassifizieren eines Signals zu einer bestimmten Signalklasse anhand der Blockdiagramme in den 1, 2A und 2B erläutert.
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In einem ersten Verfahrensschritt S100 werden geeignete und verfügbare Trainingssignale zum Trainieren eines Klassifikators, der zu klassifizierende Signale entweder einer Signalklasse zugeordnet oder einer Signalklasse nicht zuordnet, ausgewählt und einer Menge von potentiellen Trainingssignalen zugeordnet.
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Ist die Anzahl der potentiellen Trainingssignale größer als die Anzahl der klassifizierenden Trainingssignale, mit denen ein Klassifikator trainiert wird, so kann eine erfindungsgemäße Auswahl von klassifizierenden Trainingssignalen aus der Menge von potentiellen Trainingssignalen ab Verfahrensschritt S130 sinnvoll durchgeführt werden. Für den Fall, dass gemäß Verfahrensschritt S110 die Anzahl von potentiellen Trainingssignalen kleiner oder gleich der Anzahl von klassifizierenden Trainingssignalen ist und somit potentielle Trainingssignale fehlen, werden im darauf folgenden Verfahrensschritt S120 fehlende potentielle Trainingssignale "künstlich generiert".
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Hierzu wird ein Simulator für einen Übertragungskanal mit einer einstellbaren Übertragungscharakteristik verwendet. Mit dem Simulator kann beispielsweise ein Mehrwege-Übertragungskanal mit unterschiedlichen Amplituden- und/oder Phasenverzerrungen und Zeitverzögerungen nachgebildet werden. Auch können beliebige Störsignale, beispielsweise überlagertes weißes Rauschen mit einer Gaußverteilung – so genanntes Added-White-Gaussean-Noise(AWGN)-Rauschen – oder beliebiger Signalschwund (Fading), im Simulator modelliert werden.
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Der Eingang des im Simulator modellierten Übertragungskanals wird nacheinander mit den verfügbaren potentiellen Trainingssignalen angeregt. Die sich am Ausgang des Übertragungskanals des Simulators sich jeweils ergebenden Signale werden für die fehlenden potentiellen Trainingssignale verwendet. Typischerweise werden am Ausgang des im Simulator modellierten Übertragungskanals mehrere Signale auf diese Weise erzeugt, so dass für die Gewinnung der fehlenden potentiellen Trainingssignale eine geeignete Auswahl durchzuführen ist. Für die Auswahl der fehlenden potentiellen Trainingssignale wird mindestens ein Signalgüte-Kriterium verwendet. Hierzu eignet sich beispielsweise der höchste Signal-Rausch-Abstand oder der kleinste Signalschwund des am Ausgang des Simulators gemessenen Signals.
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Liegt nun eine ausreichende Anzahl von potentiellen Trainingssignalen vor, so wird im darauf folgenden Verfahrensschritt S130 sequenziell für jedes potentielle Trainingssignal eine Signalvorverarbeitung durchgeführt.
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Werden die zu klassifizierenden Signale im Klassifikator anhand ihres Spektrums klassifiziert, so wird für jedes potentielle Trainingssignal in einem in 1 gezeigten Fourier-Transformator 1, der bevorzugt als Fast-Fourier-Transformator (FFT) realisiert ist, das zugehörige Fourier-Spektrum ermittelt.
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Um den Einfluss von Störungen im Trainingssignal zu minimieren, erfolgt in einer nachgeschalteten Mittelungs-Einheit 2 eine Mittelung über mehrere Signalabschnitte des potentiellen Trainingssignals. Im Fall einer im Zeitbereich durchgeführten Klassifizierung erfolgt hierzu eine Mittelung über mehrere Abtastwerte des potentiellen Trainingssignals. Im Fall einer im Spektralbereich durchgeführten Klassifizierung wird die Mittelung über mehrere zu jeweils einem aufeinanderfolgenden Zeitabschnitt des potentiellen Trainingssignals gehörigen Spektren des Spektrogramms des potentiellen Trainingssignals durchgeführt.
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In einem darauf folgenden Bandpassfilter 3 erfolgt eine Begrenzung des Spektrums des zu klassifizierenden Trainingssignals auf ein durch die Bandbreite und die Mittenfrequenz des Bandpassfilter 3 festgelegten Frequenzbereich. Im Fall einer im Zeitbereich durchgeführten Klassifizierung kann anstelle des Bandpassfilter 3 ein Schalter realisiert sein, der einen bestimmten Zeitausschnitt des zu klassifizierenden Trainingssignals für die weitere Signalverarbeitung weiterschaltet.
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Im darauffolgenden Verfahrensschritt S140 werden in einer darauffolgenden Einheit 4 zur Ermittlung von Messwerten die zu vorab festgelegten Signalmerkmalen jeweils gehörigen Messwerte der einzelnen potentiellen Trainingssignale sukzessive nacheinander erfasst und in einem darauffolgenden ersten Speicher 5 zwischengespeichert.
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Sobald für jedes potentielle Trainingssignal die zu jedem vorab festgelegten Signalmerkmal jeweils gehörigen Messwerte erfasst und im ersten Speicher 5 zwischengespeichert sind, wird in einer ersten Ausführungsform der Erfindung im nächsten Verfahrensschritt S150 in einer nachfolgenden Einheit 6 zur Ermittlung von Referenzwerten zu jedem vorab festgelegten Signalmerkmal jeweils ein Referenzwert bestimmt, der sich in der Mitte des für die Signalklasse relevanten Bereiches des jeweiligen Signalmerkmals befindet. Der Referenzwert ergibt sich somit als Mittelwert, bevorzugt als arithmetischer Mittelwert, über alle zu jeweils einem potentiellen Trainingsmerkmal ermittelten Messwerte zu jeweils einem Signalmerkmal.
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Die Einheit 6 zur Ermittlung von Referenzwerten ist Bestandteil einer Einheit 7 zur Bestimmung eines Gütewertes in der ersten Ausführungsform der Erfindung, die zusätzlich eine der Einheit 6 zur Ermittlung von Referenzwerten nachfolgende Einheit 8 zur Anwendung eines ersten Gütekriteriums enthält.
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In der Einheit 8 zur Anwendung eines ersten Gütekriteriums wird in der ersten Ausführungsform der Erfindung im darauf folgenden Verfahrensschritt S160 ein Gütewert für jedes potentielle Trainingssignal anhand eines ersten Gütekriteriums bestimmt.
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Als erstes Gütekriteriums eines potentiellen Trainingssignals wird in einer ersten Untervariante der ersten Ausführungsform der Erfindung hierzu die Differenz zwischen mindestens einem – bevorzugt einem einzigen – zu jeweils einem Signalmerkmal ermittelten Messwert für jedes potentielle Trainingssignal und dem zum zugehörigen Signalmerkmal im vorherigen Verfahrensschritt S140 ermittelten Referenzwert bestimmt.
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In einer zweiten Untervariante der ersten Ausführungsform der Erfindung wird hierzu in der Einheit 8 zur Anwendung eines ersten Gütekriteriums als erstes Gütekriteriums die euklidische Distanz zwischen allen zu jeweils einem Signalmerkmal ermittelten Messwerten für jedes potentielle Trainingssignal und den im vorherigen Verfahrensschritt S140 zu allen Signalmerkmalen jeweils ermittelten Referenzwerten bestimmt.
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In einem darauffolgenden Verfahrensschritt S170, der in einer zweiten und dritten Ausführungsform der Erfindung durchgeführt wird, wird in der Einheit 9 zur Anwendung eines zweiten Gütekriteriums, die gemäß 2A Bestandteil einer Einheit 7´ zur Bestimmung eines Gütewertes in einer zweiten Ausführungsform der Erfindung und gemäß 2B Bestandteil einer Einheit 7´´ zur Bestimmung eines Gütewertes in einer dritten Ausführungsform der Erfindung ist, ein Gütewert für jedes potentielle Trainingssignal anhand eines zweiten Gütekriteriums ermittelt.
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Der Gütewert für jedes potentielle Trainingssignal bei Anwendung des zweiten Gütekriteriums ergibt sich jeweils aus der euklidischen Distanz zwischen den zum jeweiligen potentiellen Trainingssignal für jedes Signalmerkmal jeweils ermittelten Messwerten und den für die übrigen potentiellen Trainingssignale für jedes Signalmerkmal jeweils ermittelten Messwerten.
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Im darauf folgenden Verfahrensschritt S180, der einzig in der dritten Ausführungsform der Erfindung durchzuführen ist, wird gemäß 2B der bei Anwendung des ersten Gütekriteriums in Verfahrensschritt S160 ermittelte Gütewert und der bei Anwendung des zweiten Gütekriteriums in Verfahrensschritt S170 ermittelte Gütewert zu einem einzigen Gütewert kombiniert. Hierzu wird der in der Einheit 8 zur Anwendung eines ersten Gütekriteriums ermittelte Gütewert in einer nachfolgenden Gewichtungs-Einheit 10 1 mit einem Gewichtungsfaktor K1 und der in der Einheit 9 zur Anwendung eines zweiten Gütekriteriums ermittelte Gütewert in einer nachfolgenden Gewichtungs-Einheit 10 2 mit einem Gewichtungsfaktor K2 bevorzugt zueinander gewichtet. Die beiden gewichteten Gütewerte werden in einer anschließenden Summationseinheit 11 miteinander additiv kombiniert.
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Im darauffolgenden Verfahrensschritt S190 wird in einer an die jeweiligen Einheiten 7, 7´ oder 7´´ zur Bestimmung eines Gütewertes sich anschließenden Einheit 12 zur Bestimmung einer Anzahl größter Gütewerte für die in der ersten, zweiten oder dritten Ausführungsform der Erfindung jeweils für jedes potentielle Trainingssignal ermittelten Gütewerte eine Reihenfolge der einzelnen Gütewerte hinsichtlich ihrer Größe bestimmt. Aus der Reihenfolge der einzelnen Gütewerte wird eine bestimmte Anzahl von potentiellen Trainingssignalen ausgewählt, deren Gütewerte zu den größten Gütewerten gehören und die für ein Training des Klassifikators für eine bestimmte Signalklasse als klassifizierende Trainingssignale dienen.
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Die Anzahl klassifizierender Trainingssignale sollte typischerweise mindestens der doppelten Anzahl von vorab festgelegten Signalmerkmalen entsprechen, um für die beiden Bereichsgrenzen jedes vorab festgelegten Signalmerkmals jeweils ein optimal repräsentierendes Trainingssignal im Training des Klassifikators zur Verfügung zu haben. Die ausgewählten klassifizierenden Trainingssignale sollen somit den für die Signalklasse durch die einzelnen vorab festgelegten Signalmerkmale bestimmten Signalmerkmalsraum optimal – und bei Anwendung des zweiten oder dritten Gütekriteriums gleichmäßig zueinander verteilt – umschließen.
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Neben der Bestimmung von potentiellen Trainingssignalen in einer Vorab-Phase vor Durchführung der Klassifizierung, wie es im Flussdiagramm der 3 dargestellt ist, besteht erfindungsgemäß auch die Möglichkeit potentielle Trainingssignal in der Phase der Klassifizierung zu ermitteln.
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Wird hierzu ein zu klassifizierendes Signal gemäß Verfahrensschritt S200 des Flussdiagramms in 4 von einem Klassifikator klassifiziert und in einem darauffolgenden Verfahrensschritt S210 das zu klassifizierende Signal durch den Klassifikator als nicht zur Signalklasse gehörig klassifiziert, obwohl dem Anwender der Klassifizierung aufgrund seiner Signalkenntnis bekannt ist, dass das zu klassifizierende Signal sehr wohl zur Signalklasse gehört, so wird im darauffolgenden Verfahrensschritt S220 dieses zu klassifizierende Signal zur Menge der potentiellen Trainingssignale hinzugefügt.
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Enthält die bisherige und ursprüngliche Anzahl von potentiellen Trainingssignalen gemäß Verfahrensschritt S230 ein potentielles Trainingssignal, das "künstlich" am Ausgang eines Simulators, der einen Übertragungskanal mit einstellbarer Übertragungscharakteristik abbildet, erzeugt wurde, so wird dieses "künstlich erzeugte" potentielle Trainingssignal anstelle des in Verfahrensschritt S220 neu hinzu gekommenen potentiellen Trainingssignals gemäß Verfahrensschritt S240 aus der Menge von potentiellen Trainingssignalen ausgesondert. Das neu hinzu gekommene potentielle Trainingssignal weist gegenüber dem "künstlich erzeugten" potentiellen Trainingssignal eine deutlich höhere Eignung zum Training des Klassifikators auf und bewirkt deshalb eine Aussonderung des "künstlich erzeugten" potentiellen Trainingssignals aus der Menge von potentiellen Trainingssignalen.
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Aus der auf diese Weise neu geschaffenen Menge von potentiellen Trainingssignalen wird im darauffolgenden und abschließenden Verfahrensschritt S250 eine Auswahl von klassifizierenden Trainingssignalen in Anlehnung an die Verfahrensschritte S130 bis S190 gemäß dem Flussdiagramm in 3 bestimmt.
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Da für jede Signalklasse vorab jeweils eine Anzahl von Signalmerkmalen festgelegt wird, die zur Ermittlung von zugehörigen Messwerten der einzelnen potentiellen Trainingssignale und darauf aufbauend zur Ermittlung von Referenzwerten dienen, geben die für eine Signalklasse und für eine Menge von potentiellen Trainingssignalen bestimmten Referenzwerte die Position des Schwerpunktes der Signalklasse innerhalb des Signalmerkmalraumes wieder. Ist folglich die euklidische Distanz zwischen den zu einer Signalklasse ermittelten Referenzwerten und den zu einer anderen Signalklasse ermittelten Referenzwerten geringer als ein vorab festgelegten Schwellwert, so liegen die Signalmerkmalsräume der beiden Signalklassen entweder sehr nahe beieinander oder überdecken sich sogar in Bereichen ihres Signalmerkmalraums.
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In diesem Fall sind die beiden Signalklassen anhand einer neuen Kombination von Signalmerkmalen und zugehöriger neuer Bereichsgrenzen neu zu definieren oder die beiden Signalklassen zu einer einzigen Signalklasse zu vereinigen.
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Die Erfindung ist nicht auf die dargestellten Ausführungsformen und Untervarianten beschränkt. Von der Erfindung sind insbesondere alle Kombinationen aller in den Patentansprüchen beanspruchten Merkmale, aller in der Beschreibung offenbarten Merkmale und aller in den Figuren der Zeichnung dargestellten Merkmale mit abgedeckt.
