JP2010081251A - 変調方式推定装置および方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】変調信号を受信する受信手段100,101と、変調信号をディジタル信号に変換する変換手段102と、ディジタル信号から、第1特徴量を抽出する第1抽出手段103と、第1特徴量に基づいて、変調信号の想定される変調方式ごとに正判定確率と誤判定確率とを含む第1確率情報を算出する第1算出手段104と、第1確率情報に基づいて、想定される変調方式から変調方式候補を選択する選択手段105と、変調方式候補ごとに対応する等化処理を変調信号に施し処理後変調信号を得る処理手段106と、処理後変調信号から、第2特徴量を抽出する第2抽出手段107と、第2特徴量に基づいて、処理後変調信号の変調方式候補ごとに正判定確率と誤判定確率とを含む第2確率情報を算出する第2算出手段108と、を具備する。
【選択図】図1
Description
(第1の実施形態)
本実施形態の変調方式推定装置について図1を参照して説明する。
本実施形態の変調方式推定装置は、アンテナ100、受信部101、ADC(Analog-to-digital converter)部102、特徴量抽出A部103、識別A部104、候補選択部105、等化部106、特徴量抽出B部107、識別B部108を含む。なお、変調方式は、例えば、ディジタル信号の場合はQAM(Quadrature Amplitude Modulation)、PSK(Phase-Shift Keying)、GMSK(Gaussian Minimum Shift Keying)、FSK(Frequency-Shift Keying)、WLAN802.11a、OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)、FDM(Frequency-Division Multiplexing)があり、アナログ信号の場合はAM(Amplitude Modulation)、SSB(Single SideBand modulation)、DSB(Double SideBand modulation)、ISB(Independent SideBand modulation)がある。本実施形態の変調方式推定装置は、さらに、BPSK、QPSK、8QAM、16QAM、BFSK、4FSK等まで特定する。
SVMでは、各特徴量を示す点を含む空間を高次元空間に写像することにより、高次元空間において各特徴量を分割する超平面を逐次的に改良しながら、クラス(変調方式に対応)の分類精度の高い超平面を発見する手法である。SVMにおいては、カーネル関数を利用することにより、各特徴量の高次元空間における座標を計算することなしに超平面の良し悪しを評価できるため、高速に分類精度の高い超平面を発見することができる。SVMでは、予め、様々な特徴量(入力)とその特徴量に対応する変調方式(出力)との既知な関係を利用して学習をさせてモデルファイルを作成して、このモデルファイルによって超平面を定めておく。その後、識別A部104は、特徴量抽出A部103で抽出された特徴量を使用して、さらに超平面と特徴量を示す点の位置との差に応じて、クラス(すなわち、変調方式)ごとに受信信号がこのクラスに属する確率(確率情報)を計算する。識別A部104は、予め複数種類の特徴量と該特徴量に対応する変調方式を使用して、複数の特徴量を示す点を含む空間を写像した高次元空間で特徴量に対応する変調方式を識別するための高次元空間を分類する超平面を学習してあるモデルファイルを参照して、モデルファイルに含まれる高次元空間上での、特徴量抽出A部103が抽出した特徴量と超平面との位置関係から確率情報を算出する。
識別A部104での入力と出力については後に図3を参照して説明する。
特徴量抽出A部103は、変調方式が完全に未知の状況である。他方、特徴量抽出B部107は、特徴量抽出A部103の場合に比較して、変調方式の絞込みがなされていて、等化処理により、信号品質が改善されている点が大きく異なる。ただし、既知情報をサイドインフォメーションとして活用することにより、特性が改善する。既知情報が存在すれば、それを含めることにより、判定性能が向上する。例えば、周波数帯域幅・周波数帯・通信速度などを特徴量として組み込むことができるからである。従来手法は、特徴量の種類数として1ないし2程度を用いて信号を順次分類する決定論的手法が適用されている。従来手法ではそのため、特徴量を分離するための識別平面を誤りなく求めることが極めて困難である。一方、本実施形態では、特徴量抽出A部103において多次元の特徴量ベクトルを用いていて、さらに識別A部104で機械学習による手法を使用することにより、変調方式間の特徴量を分離するための識別平面を誤りなく定めることができることがわかる(図2の中央の図)。さらに、特徴量抽出A部103に基づいて、識別された後は、変調方式の絞込みおよび等化処理により、変調方式間の特徴量を分離するための識別平面のマージンが大きくとれることがわかる(図2の右図)。
識別A部104および識別B部108は、それぞれ特徴量抽出A部103および特徴量抽出B部107が出力する特徴量ベクトルを入力して、変調方式ごとの確率を示す確率情報を算出する。算出する確率情報の一例を図3に示す。図3の行成分には受信信号の変調方式が示され、図3の列は識別A部104または識別B部108が算出する変調方式が示されている。例えば図3の1行目の意味は、受信信号がBPSKである場合に、識別A部104または識別B部108が受信信号を正しくBPSKであると判定する確率が0.65204であり、識別A部104または識別B部108が受信信号を誤ってQPSKであると判定する確率が0.15243であり、識別A部104または識別B部108が受信信号を誤って8PSKであると判定する確率が0.051464であること等が示されている。図3の2行目では、受信信号がQPSKである場合の特徴量抽出A部103または識別B部108が正しくQPSKであると判定する確率と、誤って他の変調方式であると判定する確率とが示されている。すなわち、図3の対角成分は全て正検出確率を示し、非対角成分は誤検出確率を示している。また、特徴量抽出A部103および識別B部108は正検出確率のみを算出してもよい。
候補選択部105は、識別A部104の出力する確率情報に応じて変調方式の候補を選択する。
第1の選択手法では、図4に示すように、識別A部104から出力される各変調方式に対応した正検出確率のうち、値の大きい確率から上位X個の候補を選択する。Xの値は予め定めておく。
本実施形態の変調方式推定装置について図6を参照して説明する。
本実施形態の変調方式推定装置は、図1の変調方式推定装置に、識別A部104の出力である確率情報を識別B部601に入力し、識別B部601が識別A部104とは異なる手法で確率を算出することが第1の実施形態とは異なる。これ以外の構成については図1の第1の実施形態の変調方式推定装置と同一であるために説明を割愛し、異なる点を主に説明する。
Claims (14)
- 変調信号を受信する受信手段と、
前記変調信号をディジタル信号に変換する変換手段と、
前記ディジタル信号から、第1特徴量を抽出する第1抽出手段と、
前記第1特徴量に基づいて、前記変調信号の想定される変調方式ごとに正判定確率と誤判定確率とを含む第1確率情報を算出する第1算出手段と、
前記第1確率情報に基づいて、想定される変調方式から変調方式候補を選択する選択手段と、
前記変調方式候補ごとに対応する等化処理を前記変調信号に施し処理後変調信号を得る処理手段と、
前記処理後変調信号から、第2特徴量を抽出する第2抽出手段と、
前記第2特徴量に基づいて、前記処理後変調信号の前記変調方式候補ごとに正判定確率と誤判定確率とを含む第2確率情報を算出する第2算出手段と、を具備することを特徴とする変調方式推定装置。 - 前記第1算出手段は、予め複数種類の特徴量と該特徴量に対応する変調方式を使用して、該複数の特徴量を示す点を含む空間を写像した高次元空間で特徴量に対応する変調方式を識別するための該高次元空間を分類する超平面を学習した結果を記憶しているモデルファイルを参照して、該モデルファイルに含まれる高次元空間上での前記第1特徴量と該超平面との位置関係から第1確率情報を算出し、
前記第2算出手段は、前記モデルファイルを参照して、該モデルファイルに含まれる高次元空間上での前記第2特徴量と前記超平面との位置関係から第2確率情報を算出することを特徴とする請求項1に記載の変調方式推定装置。 - 前記第1算出手段および前記第2算出手段はそれぞれ、機械学習をしたサポートベクターマシーンを使用して前記第1確率情報および前記第2確率情報を算出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の変調方式推定装置。
- 前記第1算出手段は、予め複数種類の特徴量と該特徴量に対応する変調方式を使用してニューラルネットワークでの複数のシグモイド関数のパラメータを決定したモデルを参照して、該モデルに含まれる複数のシグモイド関数ごとのしきい値よりも前記第1特徴量に含まれる該しきい値に対応する量が大きいか否かの判定を算出し、該シグモイド関数ごとの判定結果から第1確率情報を算出し、
前記第2算出手段は、前記モデルを参照して、該モデルに含まれる複数のシグモイド関数ごとのしきい値よりも前記第2特徴量に含まれる該しきい値に対応する量が大きいか否かの判定を算出し、該シグモイド関数ごとの判定結果から第2確率情報を算出することを特徴とする請求項1に記載の変調方式推定装置。 - 前記第1算出手段および前記第2算出手段はそれぞれ、機械学習をしたニューラルネットワークを使用して前記第1確率情報および前記第2確率情報を算出することを特徴とする請求項1または請求項3に記載の変調方式推定装置。
- 前記選択手段は、前記第1確率情報に含まれる正判定確率が高い順から所定数の変調方式を前記変調方式候補として選択することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の変調方式推定装置。
- 前記選択手段は、前記変調方式を同一種類の変調方式にグループ化し、各グループ内で第1確率情報に含まれる正判定確率の平均値を算出し、該平均値が最大となるグループに含まれる変調方式を前記前記変調方式候補として選択することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の変調方式推定装置。
- 前記選択手段は、前記変調方式を同一種類の変調方式にグループ化し、各グループ内で第1確率情報に含まれる正判定確率から最大となる最大確率を判定し、該最大確率となる変調方式を含むグループに含まれる変調方式を前記前記変調方式候補として選択することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の変調方式推定装置。
- 前記第2特徴量の種類数は前記第1特徴量の種類数よりも小さいことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の変調方式推定装置。
- 前記第2算出手段は、前記第2確率情報に含まれる正判定確率のうちの最も大きい確率に対応する変調方式を推定変調方式とすることを特徴とする請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の変調方式推定装置。
- 前記第2算出手段は、前記第2確率情報の変調方式候補に対応する確率を含む第3確率情報であって、前記第1確率情報に含まれる第3確率情報と、前記第2確率情報との対応する確率を比較して、前記変調信号の変調方式を推定することを特徴とする請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の変調方式推定装置。
- 前記第2算出手段は、前記第2確率情報と前記第3確率情報との要素のうちの対応する確率が、第2確率情報に含まれる第1正判定確率よりも第3確率情報に含まれる第2正判定確率の方が小さい確率に対応する変調方式のうちから前記変調信号の変調方式を推定することを特徴とする請求項11に記載の変調方式推定装置。
- 前記第2算出手段は、前記第1正判定確率よりも前記第2正判定確率の方が小さい割合が最大な要素に対応する変調方式を前記変調信号の推定変調方式とすることを特徴とする請求項12に記載の変調方式推定装置。
- 変調信号を受信し、
前記変調信号をディジタル信号に変換し、
前記ディジタル信号から、第1特徴量を抽出し、
前記第1特徴量に基づいて、前記変調信号の想定される変調方式ごとに正判定確率と誤判定確率とを含む第1確率情報を算出し、
前記第1確率情報に基づいて、想定される変調方式から変調方式候補を選択し、
前記変調方式候補ごとに対応する等化処理を前記変調信号に施し処理後変調信号を得、
前記処理後変調信号から、第2特徴量を抽出し、
前記第2特徴量に基づいて、前記処理後変調信号の前記変調方式候補ごとに正判定確率と誤判定確率とを含む第2確率情報を算出することを特徴とする変調方式推定方法。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012191343A (ja) * | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Fujitsu Ltd | 方式判定装置および方式判定方法 |
JP2013090155A (ja) * | 2011-10-18 | 2013-05-13 | Japan Radio Co Ltd | 変調方式特定装置 |
KR20150070938A (ko) | 2013-12-17 | 2015-06-25 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | 공간 분할 방법, 공간 분할 장치 및 기억 매체 |
KR101948568B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2019-02-15 | 국방과학연구소 | 딥 러닝 기반의 변조 방식 분류 방법 |
JP2019165320A (ja) * | 2018-03-19 | 2019-09-26 | 株式会社東芝 | 信号諸元判定装置および方法 |
WO2020166005A1 (ja) * | 2019-02-14 | 2020-08-20 | 三菱電機株式会社 | 機械学習装置、信号諸元識別装置および機械学習方法 |
WO2022130625A1 (ja) * | 2020-12-18 | 2022-06-23 | 三菱電機株式会社 | 変調方式識別装置、制御回路、記憶媒体および変調方式識別方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05218914A (ja) * | 1991-06-28 | 1993-08-27 | Mitsubishi Electric Corp | 汎用復調装置および通信波形解析装置 |
JP2000196687A (ja) * | 1998-12-24 | 2000-07-14 | Mitsubishi Electric Corp | 変調識別装置および変調識別方法、並びに記録媒体 |
JP2001086171A (ja) * | 1999-09-09 | 2001-03-30 | Nec Corp | 自動変調方式識別装置及び自動変調方式識別方法 |
JP2002325108A (ja) * | 2001-02-20 | 2002-11-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 変調方式自動識別受信機 |
JP2004153466A (ja) * | 2002-10-29 | 2004-05-27 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 受信方法、受信装置及び無線伝送システム |
JP2005045329A (ja) * | 2003-07-22 | 2005-02-17 | Toshiba Corp | 受信装置 |
JP2005318246A (ja) * | 2004-04-28 | 2005-11-10 | Mitsubishi Electric Corp | 通信装置 |
JP2008005435A (ja) * | 2006-06-26 | 2008-01-10 | Mitsubishi Electric Corp | 変調信号解析装置および通信装置 |
JP2008178072A (ja) * | 2006-12-22 | 2008-07-31 | Toshiba Corp | 変調形式判定装置及び変調形式判定方法 |
-
2008
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05218914A (ja) * | 1991-06-28 | 1993-08-27 | Mitsubishi Electric Corp | 汎用復調装置および通信波形解析装置 |
JP2000196687A (ja) * | 1998-12-24 | 2000-07-14 | Mitsubishi Electric Corp | 変調識別装置および変調識別方法、並びに記録媒体 |
JP2001086171A (ja) * | 1999-09-09 | 2001-03-30 | Nec Corp | 自動変調方式識別装置及び自動変調方式識別方法 |
JP2002325108A (ja) * | 2001-02-20 | 2002-11-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 変調方式自動識別受信機 |
JP2004153466A (ja) * | 2002-10-29 | 2004-05-27 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 受信方法、受信装置及び無線伝送システム |
JP2005045329A (ja) * | 2003-07-22 | 2005-02-17 | Toshiba Corp | 受信装置 |
JP2005318246A (ja) * | 2004-04-28 | 2005-11-10 | Mitsubishi Electric Corp | 通信装置 |
JP2008005435A (ja) * | 2006-06-26 | 2008-01-10 | Mitsubishi Electric Corp | 変調信号解析装置および通信装置 |
JP2008178072A (ja) * | 2006-12-22 | 2008-07-31 | Toshiba Corp | 変調形式判定装置及び変調形式判定方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012191343A (ja) * | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Fujitsu Ltd | 方式判定装置および方式判定方法 |
JP2013090155A (ja) * | 2011-10-18 | 2013-05-13 | Japan Radio Co Ltd | 変調方式特定装置 |
KR20150070938A (ko) | 2013-12-17 | 2015-06-25 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | 공간 분할 방법, 공간 분할 장치 및 기억 매체 |
EP2890041A1 (en) | 2013-12-17 | 2015-07-01 | Fujitsu Limited | Space division method, space division device, and space division program |
KR101948568B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2019-02-15 | 국방과학연구소 | 딥 러닝 기반의 변조 방식 분류 방법 |
JP2019165320A (ja) * | 2018-03-19 | 2019-09-26 | 株式会社東芝 | 信号諸元判定装置および方法 |
WO2020166005A1 (ja) * | 2019-02-14 | 2020-08-20 | 三菱電機株式会社 | 機械学習装置、信号諸元識別装置および機械学習方法 |
JPWO2020166005A1 (ja) * | 2019-02-14 | 2021-06-03 | 三菱電機株式会社 | 機械学習装置、信号諸元識別装置、機械学習方法、制御回路および記憶媒体 |
WO2022130625A1 (ja) * | 2020-12-18 | 2022-06-23 | 三菱電機株式会社 | 変調方式識別装置、制御回路、記憶媒体および変調方式識別方法 |
JPWO2022130625A1 (ja) * | 2020-12-18 | 2022-06-23 |
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