KR101722505B1 - Method and apparatus for recognizing modulation type of input signal - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 입력 신호의 변조 형태 인식 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 블라인드 수신기에서 목표 신호의 변조 형태를 자동으로 인식하기 위한 입력 신호의 변조 형태 인식 방법 및 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
블라인드 통신 신호를 탐지하고 해당 신호의 제원을 분석 및/또는 복원하는 블라인드 수신기는 통신 전자전, 전파 감시, 간섭 신호 식별 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 블라인드 수신기에서 목표 신호의 변조 형태를 인식하는 자동 변조 인식 알고리즘은 신호 분석에 있어 필수적인 역할을 한다. A blind receiver that detects blind communication signals and analyzes and / or restores the specifications of the signals is used in various fields such as communication electronic warfare, radio wave monitoring, and interference signal identification. An automatic modulation recognition algorithm that recognizes the modulated form of the target signal at the blind receiver plays an essential role in signal analysis.
과거에는 아날로그 신호 대상의 자동 변조 인식 알고리즘에 대한 연구가 진행되었다. 그러나, 점차 통신 환경이 디지털화되면서 디지털 신호를 대상으로 연구 범위가 확대되어 가는 추세이다. 근래의 신호 환경은 아날로그 및/또는 디지털 신호가 혼재된 상황이며, 이러한 상황에서도 정확하게 목표 신호의 변조 형태를 인식하는 자동 변조 인식 알고리즘의 개발이 요구되고 있다.In the past, research on automatic modulation recognition algorithms for analog signal objects has been conducted. However, as the communication environment is gradually digitized, the research scope of the digital signal is increasing. In recent years, there has been a situation where analog and / or digital signals are mixed, and it is required to develop an automatic modulation recognition algorithm that accurately recognizes a modulation pattern of a target signal even in such a situation.
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 입력 신호의 파라미터를 조절하여 인식 가능한 변조 신호의 범위를 확장시키고, 조절한 파라미터에 의하여 표본화된 데이터로부터 변조 형태를 효과적으로 구분할 수 있는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been proposed in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to extend the range of a modulatable signal by adjusting a parameter of an input signal and to effectively distinguish a modal form from the sampled data by the adjusted parameter A method and apparatus for recognizing a modulation type of an input signal.
본 발명은 입력 신호의 파라미터를 조절하여 인식 가능한 변조 신호의 범위를 확장시키고, 조절한 파라미터에 의하여 표본화된 데이터로부터 변조 형태를 효과적으로 구분할 수 있는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법을 제공한다.The present invention provides a method of recognizing a modulation type of an input signal by expanding a range of a modulated signal that can be recognized by adjusting a parameter of an input signal and effectively distinguishing a modulation type from sampled data by the adjusted parameter.
상기 신호 변조 형태 인식 방법은, 입력 신호의 변조 형태를 인식하는 방법으로서, 상기 입력 신호의 표본화 데이터의 양을 감소시키기 위해 미리 설정되는 알고리즘 파라미터를 조절하여 상기 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 1차 분류 과정; 및A method of recognizing a modulated form of an input signal, the method comprising: adjusting a predetermined algorithm parameter to reduce an amount of sampled data of the input signal to adjust a sampling frequency from a symbol rate of the input signal; A primary classification process; And
상기 표본화 주파수를 이용하여 상기 표본화 데이터로부터 상기 입력 신호의 변조 형태를 구분하는 2차 분류 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.And a second classifying step of classifying the modulation type of the input signal from the sampling data using the sampling frequency.
상기 1차 분류 과정은,The first classification process includes:
(a) I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터를 포함하는 IQ 표본을 수집하는 과정; (b) 상기 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 히스토그램으로 생성하는 과정; (c) 상기 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼으로부터 상기 입력 신호의 대역폭을 추정하고 상기 대역폭의 밖에 있는 진폭 스펙트럼의 합의 비 신호대잡음 비를 추정하는 과정; (d) 상기 대역폭의 중간 주파수를 주파수 옵셋으로 추정하고, 상기 IQ 표본에서 상기 진폭 스펙트럼을 상기 주파수 옵셋만큼 이동하여 상기 주파수 옵셋을 제거하는 과정; (e) 상기 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 상기 IQ 표본을 필터링하는 과정; (f) 상기 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼을 검출하여 상기 선스펙트럼을 이용하여 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하는 과정; 및 (g) 변조 방식에 따라 다르게 되는 변조 신호의 특징을 나타내는 변수인 특정 인자를 추출하기 위해 과표본화된 신호를 생성하기 위해 상기 심볼율로부터 상기 표본화 주파수를 조절하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.(a) collecting IQ samples including I (In-phase) data and Q (Quadrature-phase) data; (b) generating an amplitude spectrum of the IQ sample as a histogram; (c) estimating a bandwidth of the input signal from the amplitude spectrum shown in the histogram and estimating a non-signal-to-noise ratio of a sum of amplitude spectra outside the bandwidth; (d) estimating an intermediate frequency of the bandwidth as a frequency offset, and removing the frequency offset by shifting the amplitude spectrum by the frequency offset from the IQ sample; (e) filtering the IQ sample with a low-pass filter having a cut-off frequency greater than the maximum frequency of the bandwidth; (f) detecting a line spectrum appearing in the amplitude spectrum and estimating a symbol rate of the filtered IQ sample using the line spectrum; And (g) adjusting the sampling frequency from the symbol rate to generate a over-sampled signal for extracting a specific factor, which is a variable indicative of a characteristic of a modulated signal that varies according to a modulation scheme. can do.
상기 (b) 과정은, 반송파에 해당하는 선 스펙트럼의 존재 유무에 의하여 상기 입력 신호를 진폭 변조(AM:Amplitude Modulation) 신호 또는 비 진폭 변조(non-AM) 신호로 구분하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step (b) includes the steps of dividing the input signal into an amplitude modulation (AM) signal or a non-amplitude modulation (non-AM) signal according to presence or absence of a line spectrum corresponding to a carrier wave .
상기 차단 주파수는 상기 대역폭의 최대 주파수의 2배 이상인 것을 특징으로 할 수 있다.The cutoff frequency may be at least twice the maximum frequency of the bandwidth.
또한, 상기 (c) 과정은, (c-1) 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 상기 입력 신호를 선형 변조 신호 또는 비선형 변조 신호로 구분하는 과정; (c-2) 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되면, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 비교하여 심볼율을 추정하는 과정; 및 (c-3) 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되면, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 주파수로부터 계산되는 진폭 스펙트럼을 비교하여 심볼율을 추정하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step (c) further includes: (c-1) dividing the input signal into a linear modulated signal or a non-linear modulated signal according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes or not; (c-2) estimating a symbol rate by comparing amplitude spectrums of the filtered IQ samples when the input signal is classified as a linear modulated signal; And (c-3) estimating a symbol rate by comparing the amplitude spectrum calculated from the instantaneous frequency of the filtered IQ sample if the input signal is classified as a non-linear modulation signal.
또한, 상기 (c-3) 과정은, (c-3-1) 상기 필터링된 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 과정; (c-3-2) 분할된 조각의 순시 주파수를 각각 산출하는 과정; (c-3-3) 상기 순시 주파수로부터 진폭 스펙트럼을 각각 산출하는 과정; (c-3-4) 상기 진폭 스펙트럼을 평균하여 평균 진폭 스펙트럼을 계산하는 과정; (c-3-5) 상기 평균 진폭 스펙트럼의 포락선을 검출하는 과정; 및 (c-3-6) 상기 포락선과 상기 평균 진폭 스펙트럼의 차이 값으로부터 심볼율을 추정하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step (c-3) further includes: (c-3-1) dividing the filtered IQ sample into a plurality of fragments; (c-3-2) calculating respective instantaneous frequencies of the divided pieces; (c-3-3) calculating an amplitude spectrum from the instantaneous frequency, respectively; (c-3-4) calculating an average amplitude spectrum by averaging the amplitude spectra; (c-3-5) detecting an envelope of the average amplitude spectrum; And (c-3-6) estimating a symbol rate from a difference value between the envelope and the average amplitude spectrum.
또한, 상기 (c-3-2) 과정은, 분할된 조각의 위상을 각각 추출하는 과정; 추출된 위상이 연속적인 값이 되도록 연속화하는 과정; 및 연속화된 위상의 위상차를 이용하여 순시 주파수를 산출하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.In the step (c-3-2), a phase of each of the divided pieces is extracted. Sequencing the extracted phases so as to be continuous values; And calculating an instantaneous frequency using the phase difference of the continuous phase.
또한, 상기 (c-3-4) 과정에서, 상기 진폭 스펙트럼은 상기 순시 주파수를 제곱한 값을 푸리에 변환하여 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.Also, in the step (c-3-4), the amplitude spectrum may be calculated by Fourier transforming a value obtained by squaring the instantaneous frequency.
또한, 상기 (c-3-5) 과정에서, 상기 포락선은 상기 평균 진폭 스펙트럼 상에서 이동하는 이동 평균 필터의 출력 결과로부터 검출되는 것을 특징으로 할 수 있다.Also, in the step (c-3-5), the envelope may be detected from an output result of a moving average filter moving on the average amplitude spectrum.
또한, 상기 이동 평균 필터의 길이는 10 내지 상기 IQ 표본의 표본 수의 절반의 범위 내의 값을 가지는 것을 특징으로 할 수 있다.The length of the moving average filter may be in a range of 10 to a half of the number of samples of the IQ sample.
이때, 상기 (c-3-6) 과정은, 직류 성분을 제외하고, 상기 포락선과의 차이가 가장 큰 평균 진폭 스펙트럼의 주파수를 심볼율로 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.In this case, in the step (c-3-6), the frequency of the average amplitude spectrum having the largest difference from the envelope is excluded, except for the direct current component, at a symbol rate.
또한, 상기 (f) 과정은, 심볼율을 추정한 후 진폭 스펙트럼을 분석하여 상기 심볼율에 해당하는 선 스펙트럼의 존재 유무에 의하여 상기 입력 신호를 주파수 변조(FM) 신호 또는 주파수 편이 변조(FSK) 신호로 구분하는 것을 특징으로 할 수 있다.In the step (f), the symbol rate is estimated and the amplitude spectrum is analyzed to determine whether the input signal is a frequency modulation (FM) signal or a frequency shift keying (FSK) based on the presence or absence of a line spectrum corresponding to the symbol rate. Signal.
또한, 상기 2차 분류 과정은, (h) 상기 1차 분류 과정에서 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 IQ 표본을 재수집하는 과정; (i) 상기 1차 분류 과정에서 추정된 주파수 옵셋을 제거하는 과정; (j) 상기 1차 분류 과정에서 추정된 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 재수집된 IQ 표본을 필터링하는 과정; (k) 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 상기 입력 신호를 선형 변조 신호 또는 비선형 변조 신호로 구분하는 과정; (l) 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 위상의 변화로부터 진폭 편이 변조(ASK) 신호를 구분하고, 상기 필터링된 IQ 표본으로부터 추출한 특징 인자로부터 2진 위상 편이 변조(BPSK), 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분하는 과정; 및 (m) 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수로부터 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호를 구분하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The second classifying step may include: (h) collecting the IQ sampled by the sampling frequency adjusted in the first classifying step; (i) removing an estimated frequency offset in the first sorting process; (j) filtering an IQ sample re-collected by a low-pass filter having a cut-off frequency greater than a maximum frequency of the estimated bandwidth in the first classification process; (k) dividing the input signal into a linear modulated signal or a non-linear modulated signal according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes; (I) separating an amplitude shift keying (ASK) signal from a change in the instantaneous phase of the filtered IQ sample when the input signal is divided into a linear modulated signal, A quadrature phase shift keying (QPSK) signal, an octant phase shift keying (8PSK) signal, and a quadrature amplitude modulation (QAM) signal; And (m) when the input signal is divided into nonlinear modulation signals, a binary frequency shift keying (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (FSK) signal and an 8-frequency shift keying (8-FSK) signal.
또한, 상기 특징 인자는 순시 진폭의 최대치, 순시 주파수의 표준 편자, 순시 진폭의 표준 편차, 큐뮬런트, 순환 큐뮬런트, 모멘트, 삼각 모멘트 및 순환 모멘트를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.Wherein the feature parameter includes a maximum value of the instantaneous amplitude, a standard deviation of the instantaneous frequency, a standard deviation of the instantaneous amplitude, a cumulant, a cyclic cumulant, a moment, a triangular moment and a cyclic moment. Shape recognition method.
또한, 상기 (l) 과정에서, 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호는 미리 설정되는 참조 데이터와 필터링된 IQ 표본에서 추출한 특징 인자를 비교함으로 구분되며, KNN(K-nearest neighbor) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다.The quadrature phase shift keying (QPSK) signal, the octal phase shift keying (8PSK) signal, and the quadrature amplitude modulation (QAM) And KNN (K-nearest neighbor) algorithm is used.
또한, 상기 알고리즘 파라미터는 데시메이션율 및 고속 푸리에 변환의 길이 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.The algorithm parameter may be at least one of a decimation rate and a length of a fast Fourier transform.
또한, 상기 (g) 과정에서, 상기 표본화 주파수의 조절은 한 심볼당 표본수에 심볼율을 곱하여 이루어지며, 한 심볼당의 IQ 표본의 수는 표본화 주파수를 심볼율로 나눈 값인 것을 특징으로 할 수 있다.In the step (g), the sampling frequency is adjusted by multiplying the number of samples per symbol by a symbol rate, and the number of IQ samples per symbol is a value obtained by dividing a sampling frequency by a symbol rate.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 송신기로부터 신호를 수신하여 입력 신호로 변환하는 수신부; 상기 입력 신호의 표본화 데이터의 양을 감소시키기 위해 미리 설정되는 알고리즘 파라미터를 조절하여 상기 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 제 1 차 분류부; 및 상기 표본화 주파수를 이용하여 상기 표본화 데이터로부터 상기 입력 신호의 변조 형태를 구분하는 2차 분류부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 인식 장치를 제공할 수 있다.On the other hand, another embodiment of the present invention includes a receiving unit for receiving a signal from a transmitter and converting it into an input signal; A first classifier configured to adjust a sampling frequency from a symbol rate of the input signal by adjusting a predetermined algorithm parameter to reduce an amount of sampled data of the input signal; And a secondary classifier for classifying a modulation type of the input signal from the sampled data using the sampling frequency.
본 발명에 따르면, 입력 신호의 파라미터를 조절하여 인식 가능한 변조 신호의 범위를 확장시키고, 보다 넓은 데이터율을 갖는 변조 신호를 인식할 수 있다.According to the present invention, it is possible to extend the range of the recognizable modulation signal by adjusting the parameters of the input signal, and to recognize the modulated signal having a wider data rate.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 조절한 파라미터에 의하여 표본화된 데이터로부터 변조 형태를 구분함으로써 잡음 및/또는 주파수 옵셋 등 통신 채널의 특성에 의하여 변조 형태 및 변조 차수 인식 확률이 저하되는 문제점이 발생하는 것을 방지할 수 있다는 점을 들 수 있다.Further, as another effect of the present invention, there is a problem that the modulation type and the modulation order recognition probability are deteriorated by the characteristics of the communication channel such as noise and / or frequency offset by classifying the modulation type from the sampled data by the adjusted parameter It can be prevented.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 디지털 신호뿐만 아니라 아날로그 신호의 변조 형태도 인식할 수 있다는 점을 들 수 있다.Further, another effect of the present invention is that not only a digital signal but also a modulated form of an analog signal can be recognized.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 변조 형태를 보다 정확하게 인식하여 변조 형태 정보가 정확하게 도출됨으로써 전자전 지원 시스템의 변조 신호 식별 능력을 현저하게 향상시킬 수 있다는 점을 들 수 있다.Yet another advantage of the present invention is that the modulated signal identification capability of the electronic warfare support system can be remarkably improved by accurately recognizing the modulated form and accurately deriving the modulated form information.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 신호의 변조 형태를 인식하는 과정을 개략적으로 보여주는 흐름도.
도 2는 도 1에 도시된 표본화 주파수를 조절하기 위한 1차 분류 과정(S1000)을 개략적으로 나타내는 흐름도.
도 3은 도 2에 도시된 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하는 과정(S1600)을 개략적으로 나타내는 흐름도.
도 4는 도 3에 도시된 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우 심볼율을 추정하는 과정(S1640)을 개략적으로 나타내는 흐름도.
도 5는 도 4에 도시된 비선형 변조 신호의 심볼율 추정에 있어서 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 개념을 설명하기 위한 도면.
도 6은 도 4에 도시된 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 예에 따라 산출된 순시 주파수를 나타내는 그래프.
도 7은 도 4에 도시된 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 예에 따라 산출된 진폭 스펙트럼 및 포락선을 나타내는 그래프.
도 8은 도 4에 도시된 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 예에 따라 추정된 심볼율을 나타내는 그래프.
도 9는 도 1에 도시된 입력 신호의 변조 형태를 구분하기 위한 2차 분류 과정(S2000)을 개략적으로 나타내는 흐름도.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 참조 데이터를 사용하여 선형 변조 신호의 변조 형태를 구분하는 과정을 설명하기 위한 개념도.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 신호의 변조 형태를 인식하는 변조 형태 장치(1100)의 블록도.1 is a flow chart schematically illustrating a process of recognizing a modulated form of a signal according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a flow chart schematically showing a first classifying process (S1000) for adjusting the sampling frequency shown in FIG.
FIG. 3 is a flowchart schematically illustrating a process of estimating a symbol rate of the filtered IQ sample shown in FIG. 2 (S1600).
4 is a flowchart schematically illustrating a symbol rate estimation process (S1640) when the input signal shown in FIG. 3 is divided into nonlinear modulation signals.
5 is a diagram for explaining a concept of dividing an IQ sample into a plurality of fragments in estimating the symbol rate of the nonlinear modulated signal shown in FIG.
6 is a graph showing the instantaneous frequency calculated according to the symbol rate estimation example of the nonlinear modulated signal shown in FIG.
7 is a graph showing an amplitude spectrum and an envelope calculated according to the symbol rate estimation example of the nonlinear modulation signal shown in FIG.
8 is a graph showing the symbol rate estimated according to the symbol rate estimation example of the nonlinear modulation signal shown in FIG.
FIG. 9 is a flowchart schematically showing a secondary classification process (S2000) for classifying the modulation type of the input signal shown in FIG. 1; FIG.
10 is a conceptual diagram for explaining a process of distinguishing a modulation type of a linear modulated signal using reference data according to an embodiment of the present invention.
11 is a block diagram of a modulation type apparatus 1100 that recognizes a modulation form of a signal in accordance with an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.Like reference numerals are used for similar elements in describing each drawing.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. The term "and / or" includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Should not.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 신호의 변조 형태 인식 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method and apparatus for recognizing a modulation format of a signal according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 신호의 변조 형태를 인식하는 과정을 개략적으로 보여주는 흐름도이다. 도 1을 참조하면, 변조 형태를 인식하는 과정(S100)은, 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 1차 분류 과정(S1000); 및 상기 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 데이터로부터 입력 신호의 변조 형태를 구분하는 2차 분류 과정(S2000)을 포함하여 구성된다.1 is a flowchart schematically illustrating a process of recognizing a modulation type of a signal according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a step S100 of recognizing a modulation type includes a first classifying step S1000 for adjusting a sampling frequency from a symbol rate of an input signal; And a secondary classification process (S2000) for classifying the modulation type of the input signal from the data sampled by the adjusted sampling frequency.
1차 분류 과정(S1000)은 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절한다. 즉, 1차 분류 과정에서는 입력 신호의 표본화 데이터의 양을 감소시키기 위하여 데시메이션(decimation)율, 고속 푸리에 변환(FFT)의 길이 등 알고리즘 파라미터를 조절하여 인식 가능한 데이터의 범위를 확장시킬 수 있게 된다.The first classification process (S1000) adjusts the sampling frequency from the symbol rate of the input signal. That is, in order to reduce the amount of sampled data of the input signal, the range of recognizable data can be extended by adjusting algorithm parameters such as a decimation rate and a length of Fast Fourier Transform (FFT) .
2차 분류 과정(S2000)은 1차 분류 과정에서 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 데이터로부터 입력 신호의 변조 형태 즉, 진폭 편이 변조(ASK) 신호, 2진 위상 편이 변조(BPSK) 신호, 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호 등의 선형 변조 신호와 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호 등의 비선형 변조 신호를 정확하게 구분한다.The second sorting process (S2000) extracts from the data sampled by the sampling frequency adjusted in the first sorting process, a modulation type of the input signal, that is, an amplitude shift keying (ASK) signal, a binary phase shift keying (BPSK) (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (QPSK) signal, a quadrature phase shift keying (QPSK) signal, a quadrature phase shift keying -FSK) signals and 8-frequency shift keying (8-FSK) signals.
이하에서, 본 발명의 실시예에 따른 1차 분류 과정(S1100) 및 2차 분류 과정(S1200)에 대하여 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, the first sorting process S1100 and the second sorting process S1200 according to the embodiment of the present invention will be described in detail.
도 2는 도 1에 도시된 표본화 주파수를 조절하기 위한 1차 분류 과정(S1000)을 개략적으로 나타내는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 1차 분류 과정(S1000)은 I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터를 포함하는 IQ 표본을 수집하는 과정(S1100); 상기 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 히스토그램으로 생성하는 과정(S1200); 상기 히스토그램에 나타난 대역폭 및 신호대잡음 비를 추정하는 과정(S1300); 상기 대역폭의 중간 주파수를 주파수 옵셋으로 추정하고, 추정된 주파수 옵셋을 제거하는 과정(S1400); 상기 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 상기 IQ 표본을 필터링하는 과정(S1500); 상기 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하는 과정(S1600); 및 상기 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 과정(S1700) 등을 포함하여 구성된다.FIG. 2 is a flowchart schematically illustrating a first classification process (S1000) for adjusting the sampling frequency shown in FIG. Referring to FIG. 2, the first classifying process S1000 includes the steps of collecting IQ samples including I (in-phase) data and Q (quadrature-phase) data (S1100); Generating an amplitude spectrum of the IQ sample as a histogram (S1200); Estimating a bandwidth and a signal-to-noise ratio indicated in the histogram (S1300); Estimating an intermediate frequency of the bandwidth as a frequency offset, and removing the estimated frequency offset (S1400); (S1500) filtering the IQ sample with a low-pass filter having a cut-off frequency greater than the maximum frequency of the bandwidth; Estimating a symbol rate of the filtered IQ sample (S1600); And adjusting a sampling frequency from the symbol rate (S1700).
부연하면, 디지털 수신기는 변조 신호를 먼저 30MHz 이상의 RF(Radio Frequency) 주파수 대역에서 수십 kHz 범위의 IF(Intermediate Frequency) 주파수 대역으로 내리게 된다. 이러한 IF 신호는 아날로그-디지털 컨버터(ADC:Analog Digital Converter)에 의하여 디지털 표본으로 변환된 후, I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터로 분리된다. 여기서, IQ 표본은 I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터로 이루어진 복소수를 의미한다(S1100).In other words, the digital receiver first lowers the modulated signal to an intermediate frequency (IF) frequency band ranging from a radio frequency (RF) frequency band of 30 MHz or more to several tens of kHz. The IF signal is converted into a digital sample by an analog-to-digital converter (ADC), and separated into I (in-phase) data and Q (quadrature-phase) data. Here, the IQ sample is a complex number composed of I (In-phase) data and Q (Quadrature-phase) data (S1100).
IQ 표본이 수집되면, 상기 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 구하고 이를 히스토그램(histogram)으로 생성한다(S1200). 여기서, 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼을 분석하여 입력 신호의 반송파에 해당하는 선 스펙트럼이 존재하면 아날로그 변조 방식의 진폭 변조(AM) 신호로 구분하고, 선 스펙트럼이 존재하지 않으면 아날로그 변조 방식의 주파수 변조(FM) 신호와 디지털 변조 방식의 진폭 편이 변조(ASK) 신호, 주파수 편이 변조(FSK) 신호), 위상 편이 변조(PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호 등을 포함하는 비 진폭 변조(non-AM) 신호로 구분하게 된다(S1251,S1252).When the IQ sample is collected, the amplitude spectrum of the IQ sample is obtained and is generated as a histogram (S1200). If the line spectrum corresponding to the carrier wave of the input signal is present, the amplitude spectrum shown in the histogram is analyzed and classified into an AM signal of an analog modulation method. If there is no line spectrum, Amplitude modulation (non-AM) signal including an amplitude modulation signal (ASK) signal of a digital modulation system, a frequency shift keying (FSK) signal), a phase shift keying (PSK) signal and a quadrature amplitude modulation ) Signal (S1251, S1252).
이후, 상기 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼으로부터 입력 신호의 대역폭(bandwidth)을 추정한다. 대역폭을 추정함에 있어서, 적응형 다중 전송률(AMR: Adaptive Multi-Rate) 시스템이 대상으로 하는 변조 방식의 최저 전송 속도가 2 ksymbol/sec 이고, 디지털 변조 신호의 대역폭은 전송 속도 및 RC 필터의 상수인 롤 오프율(roll-off factor)과 관련이 있으므로 대역폭의 최소값은 약 2kHz가 된다)과정 S1300).Then, the bandwidth of the input signal is estimated from the amplitude spectrum shown in the histogram. In estimating the bandwidth, the minimum transmission rate of the modulation scheme targeted by the adaptive multi-rate (AMR) system is 2 ksymbol / sec, and the bandwidth of the digital modulation signal is a constant of the transmission rate and the RC filter The minimum value of the bandwidth is about 2 kHz since it is related to the roll-off factor) in step S1300).
또한, 대역폭의 최대값은 전술한 아날로그-디지털 컨버터에 의하여 결정되는 표본화 주파수와 관련이 있다. 즉, 상기 AMR 시스템은 최소 12배로 과표본화한 신호를 사용하므로 대역폭의 최대값은 아날로그-디지털 컨버터에 의하여 결정되는 표본화 주파수를 과표본화율로 나누어 계산된다. In addition, the maximum value of the bandwidth is related to the sampling frequency determined by the analog-to-digital converter described above. That is, since the AMR system uses an oversampled signal at least 12 times, the maximum value of the bandwidth is calculated by dividing the sampling frequency determined by the analog-to-digital converter by the oversampling rate.
여기서, 과표본화율은 입력 신호의 한 심볼 구간 내의 표본 개수를 의미하며, 상기 AMR 시스템의 과표본화율의 최소값은 12이다. 예를 들어, 아날로그-디지털 컨버터의 표본화 주파수가 512 kHz이고, 과표본화율이 12이면 추정되는 대역폭의 최대값은 42.6 kHz가 된다.Here, the overhead rate refers to the number of samples in one symbol interval of the input signal, and the minimum value of overhead rate of the AMR system is 12. For example, if the sampling frequency of the analog-to-digital converter is 512 kHz and the overbased rate is 12, then the maximum value of the estimated bandwidth is 42.6 kHz.
이와 같은 대역폭 추정 과정에서 아날로그-디지털 컨버터에 의하여 결정되는 표본화 주파수는 입력 신호의 전송률을 고려하지 않고 결정된 것으로, 후술할 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 과정에 의하여 입력 신호의 전송률에 맞게 조절된다.In this bandwidth estimation process, the sampling frequency determined by the analog-to-digital converter is determined without considering the input signal transmission rate. The sampling frequency is adjusted from the symbol rate of the input signal to be described later, .
또한, 상기와 같은 과정으로 대역폭이 추정되면 추정된 대역폭 안에 있는 진폭 스펙트럼의 합과 추정된 대역폭 밖에 있는 진폭 스펙트럼의 합의 비로 신호대잡음 비를 추정한다. 이는 PSD(Power Spectral Density) 값을 적분하여 신호와 잡음의 전력을 구하고 잡음의 전력을 신호의 전력으로 나누어 계산한다.In addition, if the bandwidth is estimated by the above procedure, the signal-to-noise ratio is estimated by the ratio of the sum of the amplitude spectra in the estimated bandwidth and the sum of the amplitude spectra outside the estimated bandwidth. This is calculated by integrating the PSD (Power Spectral Density) value to obtain the power of the signal and the noise, and dividing the power of the noise by the power of the signal.
이후, 상기 대역폭의 중간 주파수를 주파수 옵셋(offset)으로 추정하고, 추정된 주파수 옵셋을 제거한다(과정 S1400). 주파수 옵셋은 변조 신호를 기저 대역(base band)으로 내리는 과정에서 제거되지 않은 반송파(carrier) 성분을 의미하는 것으로, 반송파는 기저 대역 스펙트럼의 중심 주파수를 반송파의 주파수만큼 천이시키는 역할을 하므로, 스펙트럼의 대역폭을 추정하고, 대략적으로 상기 대역폭의 중간값 즉, 중간 주파수를 반송파의 주파수로 추정할 수 있다. Thereafter, the intermediate frequency of the bandwidth is estimated as a frequency offset, and the estimated frequency offset is removed (step S1400). The frequency offset means a carrier component which is not removed in the process of lowering the modulation signal to the base band. Since the carrier serves to shift the center frequency of the baseband spectrum by the frequency of the carrier wave, It is possible to estimate the bandwidth and roughly estimate the intermediate value of the bandwidth, that is, the intermediate frequency as the frequency of the carrier wave.
이와 같이 추정된 주파수 옵셋은 수집한 IQ 표본에서 진폭 스펙트럼을 주파수 옵셋만큼 이동하여 제거한다. IQ 표본에서 주파수 옵셋이 제거되면, 상기의 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 필터링한다(과정 S1500). 여기서, 기저 대역 신호의 주파수 대역폭은 변조 신호의 주파수 대역폭의 2배를 초과하지 않으므로, 저역 통과 필터로 필터링하는 과정은 전술한 과정에 의하여 추정한 대역폭의 2배를 차단 주파수로 하는 저역 통과 필터를 설계하고, 상기 저역 통과 필터에 의하여 주파수 옵셋이 제거된 IQ 표본을 필터링할 수 있다.The estimated frequency offset is removed from the collected IQ sample by shifting the amplitude spectrum by the frequency offset. If the frequency offset is removed from the IQ sample, it is filtered by a low-pass filter having a cutoff frequency greater than the maximum frequency of the bandwidth (S1500). Since the frequency bandwidth of the baseband signal does not exceed twice the frequency bandwidth of the modulated signal, the process of filtering with the low-pass filter is a low-pass filter having a cutoff frequency twice the bandwidth estimated by the above- And filters the IQ samples from which frequency offsets have been removed by the low pass filter.
상기와 같은 과정으로 IQ 표본을 필터링한 후, 진폭 변조(AM) 신호는 후술하는 표본화 주파수를 조절하는 과정으로 이어지고, 주파수 변조(FM) 신호, 진폭 편이 변조(ASK) 신호, 주파수 편이 변조(FSK) 신호, 위상 편이 변조(PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호 등을 포함하는 비 진폭 변조(non-AM) 신호는 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼을 검출하여 심볼율을 추정한다(과정 S1600).After filtering the IQ samples, the amplitude modulation (AM) signal leads to a process of adjusting the sampling frequency, which will be described later, and a frequency modulation (FM) signal, an amplitude shift keying (ASK) (Non-AM) signal including a signal, a phase shift keying (PSK) signal, and a quadrature amplitude modulation (QAM) signal detects a line spectrum appearing in an amplitude spectrum of a filtered IQ sample to estimate a symbol rate (Step S1600).
도 3은 도 2에 도시된 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하는 과정(S1600)을 개략적으로 나타내는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 심볼율을 추정하는 과정(S1600)은 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 입력 신호를 선형 변조 신호와 비선형 변조 신호로 구분하는 과정(S1620); 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 비교하여 심볼율을 추정하는 과정(S1622,S1680); 및 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 주파수로부터 계산되는 진폭 스펙트럼을 비교하여 심볼율을 추정하는 과정(S1621,S1640); 등을 포함할 수 있다.3 is a flowchart schematically illustrating a process of estimating a symbol rate of the filtered IQ sample shown in FIG. 2 (S1600). Referring to FIG. 3, in step S1620, the symbol rate estimation step S1620 includes dividing the input signal into a linear modulation signal and a nonlinear modulation signal according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes or not. (S1622, S1680) of estimating a symbol rate by comparing amplitude spectrums of the filtered IQ samples when the input signal is classified as a linear modulated signal; And estimating a symbol rate by comparing an amplitude spectrum calculated from an instantaneous frequency of the filtered IQ sample when the input signal is classified into a nonlinear modulation signal (S1621, S1640); And the like.
입력 신호를 선형 변조 신호와 비선형 변조 신호로 구분하는 과정(S1621,S1622)은 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 이루어진다. 즉, 순시 진폭의 표준 편차를 구한 다음, 설정한 임계치보다 표준 편차가 크면 변화가 있는 것으로 보아 선형 변조 신호로 구분하고, 설정한 임계치보다 표준 편차가 작으면 변화가 없는 것으로 보아 비선형 변조 신호로 구분할 수 있으며, 실험에 의하여 임계치는 약 0.2에서 약 0.3의 범위 내인 약 0.24로 설정하는 경우 선형 변조 신호와 비선형 변조 신호가 효과적으로 구분될 수 있다.The process of dividing the input signal into the linear modulation signal and the nonlinear modulation signal (S1621 and S1622) is performed by changing the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample. In other words, if the standard deviation of the instantaneous amplitude is found, then it is considered that there is a change when the standard deviation is larger than the set threshold value, and the signal is classified into the linear modulation signal. If the standard deviation is smaller than the set threshold value, And when the threshold is set to about 0.24, which is within the range of about 0.2 to about 0.3, by experiments, the linear modulation signal and the nonlinear modulation signal can be effectively distinguished.
따라서, 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되는 경우, 심볼율은 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 비교하여 추정된다. 선형 변조 신호의 경우 주파수가 0인 지점에서 직류 성분으로 인하여 진폭이 큰 선 스펙트럼이 나타나게 되고, 또한 심볼 구간을 주기로 갖는 정현파 성분으로 인하여 심볼율과 동일한 주파수에서 선 스펙트럼이 나타나게 된다. Thus, when the input signal is divided into linear modulated signals, the symbol rate is estimated by comparing the amplitude spectra of the filtered IQ samples. In the case of a linear modulated signal, a line spectrum having a large amplitude due to a direct current component appears at a frequency of 0, and a line spectrum appears at the same frequency as the symbol rate due to a sinusoidal component having a period of the symbol period.
따라서, 선형 변조 신호의 경우 심볼율은 이와 같은 선 스펙트럼을 검출하여 추정할 수 있다. 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 심볼율은 필터링된 IQ 표본의 순시 주파수로부터 계산되는 진폭 스펙트럼을 비교하여 추정된다.Therefore, in the case of a linear modulated signal, the symbol rate can be estimated by detecting such a line spectrum. If the input signal is separated into nonlinear modulated signals, the symbol rate is estimated by comparing the amplitude spectrum calculated from the instantaneous frequency of the filtered IQ sample.
이하에서, 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 과정을 해당 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, the symbol rate estimation process of the nonlinear modulation signal will be described in detail with reference to the drawings.
도 4는 도 3에 도시된 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우 심볼율을 추정하는 과정(S1640)을 개략적으로 나타내는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우 심볼율을 추정하는 과정(S1640)은, 필터링된 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 과정(S1641); 분할된 조각의 순시 주파수를 각각 산출하는 과정(S1642); 상기 순시 주파수로부터 진폭 스펙트럼을 각각 산출하는 과정(S1643); 상기 진폭 스펙트럼을 평균하여 평균 진폭 스펙트럼을 계산하는 과정(S1644); 상기 평균 진폭 스펙트럼의 포락선을 검출하는 과정(S1645); 및 상기 포락선과 상기 평균 진폭 스펙트럼의 차이 값으로부터 심볼율을 추정하는 과정(S1646)을 포함할 수 있다.FIG. 4 is a flowchart schematically illustrating a symbol rate estimation process (S1640) when the input signal shown in FIG. 3 is divided into nonlinear modulation signals. Referring to FIG. 4, in a case where an input signal is classified into a nonlinear modulation signal, a symbol rate estimation step S1640 includes a step S1641 of dividing the filtered IQ sample into a plurality of pieces. A step (S1642) of calculating instantaneous frequencies of the divided pieces; Calculating an amplitude spectrum from the instantaneous frequency (S1643); Calculating a mean amplitude spectrum by averaging the amplitude spectra (S1644); Detecting an envelope of the average amplitude spectrum (S1645); And estimating a symbol rate from the difference between the envelope and the average amplitude spectrum (S1646).
부연하면, 비선형 변조 신호의 심볼율을 추정하기 위하여, 먼저 필터링된 IQ 표본을 복수(K) 개의 조각(m)으로 분할한다(과정 S1641). Further, in order to estimate the symbol rate of the nonlinear modulation signal, the filtered IQ sample is firstly divided into a plurality of (K) pieces (m) (step S1641).
도 5는 도 4에 도시된 비선형 변조 신호의 심볼율 추정에 있어서 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 개념을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 비선형 변조 신호의 심볼율 추정에 있어서 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 과정을 설명하기 위한 도면으로, 하기의 수학식 1에 도시된 바와 같이 필터링된 N개의 비선형 변조 신호의 IQ 표본(510)을 K개의 조각(m)(520-1 내지 520-n)으로 분할한다. 이때, 분할된 각 조각의 표본 수를 L개라 하면 조각의 개수(K)는 K=N/L 과 같이 계산된다.FIG. 5 is a diagram for explaining a concept of dividing an IQ sample into a plurality of fragments in estimating the symbol rate of the nonlinear modulated signal shown in FIG. Referring to FIG. 5, a process for dividing an IQ sample into a plurality of fragments in the estimation of a symbol rate of a nonlinear modulated signal is performed. Referring to
여기서, x는 IQ 표본의 조각을 나타낸다.Where x represents a piece of the IQ sample.
IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할한 후, 분할된 조각의 순시 주파수를 각각 산출한다. 도 4를 다시 참조하면, 여기서, 순시 주파수를 산출하는 과정(S1641)은 분할된 조각의 위상을 각각 추출하는 과정; 상기 추출된 위상이 연속적인 값이 되도록 연속화하는 과정; 및 상기 연속화된 위상의 위상 차를 이용하여 순시 주파수를 산출하는 과정을 포함할 수 있다.After dividing the IQ sample into a plurality of pieces, the instantaneous frequencies of the divided pieces are respectively calculated. Referring again to FIG. 4, in the step S1641 of calculating the instantaneous frequency, a phase of extracting phases of the divided pieces is extracted. Continuing the extracted phase to be a continuous value; And calculating an instantaneous frequency using the phase difference of the serialized phase.
이를 보다 상세히 설명하면, 먼저 하기의 수학식 2에 따라 분할된 조각의 위상(θk(n))을 각각 추출한다. 여기서, Im과 Re는 표본의 허수와 실수 부분을 각각 의미하고, atan2는 파라미터의 음수 값을 고려한 함수로서 위상을 추출하기 위하여 아크탄젠트(arctangent)를 계산하는 연산자이다.To be more specific, first, the phase θ k (n) of the divided pieces is extracted according to the following equation (2). Here, Im and Re represent the imaginary part and the real part of the sample, respectively, and atan2 is an operator for calculating the arctangent to extract the phase as a function considering the negative value of the parameter.
여기서, k = 1,…,K, n = 0,1,…,L-1이고, m은 하나의 조각을 나타내고, mk(n)은 하나의 조각의 A/D 컨버젼값을 나타낸다.Here, k = 1, ... , K, n = 0, 1, ... , L-1, m represents one piece, and mk (n) represents the A / D conversion value of one piece.
추출된 위상은 하기의 수학식 3에 따른 언랩(unwrap) 연산에 의하여 연속적인 값이 되도록 연속화할 수 있다.The extracted phase can be serialized to be a continuous value by an unwrap operation according to the following equation (3).
추출된 위상이 상기와 같은 과정에 의하여 연속화되면, 연속화된 순시 위상의 차를 이용하여 분할된 조각의 순시 주파수(γk(n))는 하기의 수학식 4와 같이 계산된다.If the extracted phase is continuous by the above process, the instantaneous frequency of the divided pieces? K (n) using the difference of the instantaneous phase phases is calculated as shown in Equation (4).
상기와 같은 과정에 의하여 분할된 조각의 위상을 각각 추출하고, 이를 연속화한 값의 위상 차를 이용하여 순시 주파수를 산출한 후, 상기 순시 주파수로부터 분할된 조각의 진폭 스펙트럼(Pk(f))을 각각 산출한다. 여기서, 진폭 스펙트럼을 산출하는 과정은 하기의 수학식 5와 같이 순시 주파수를 제곱한 값을 푸리에 변환(FT)하여 진폭 스펙트럼을 산출할 수 있으며, 푸리에 변환은 신호 처리에 있어 시간 영역에서의 신호를 주파수 영역으로 변환하는데 일반적으로 사용되는 수식으로 푸리에 변환 공식 및 이에 순시 주파수를 대입한 상세 수학식에 대하여는 그 설명을 생략하기로 한다.After calculating the instantaneous frequency using the phase difference of the serialized values, the amplitude spectrum P k (f) of the slice divided from the instantaneous frequency is calculated, Respectively. Here, in the process of calculating the amplitude spectrum, the amplitude spectrum can be calculated by performing Fourier transform (FT) on the value obtained by squaring the instantaneous frequency as shown in Equation (5) below. Fourier transform is a method of calculating a signal in the time domain The Fourier transform formula and detailed mathematical expressions in which the instantaneous frequency is substituted for the Fourier transform formula will be omitted.
이와 같이, 필터링된 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 과정; 분할된 조각의 순시 주파수를 각각 산출하는 과정; 상기 순시 주파수로부터 진폭 스펙트럼을 각각 산출하는 과정은 분할된 각 조각에 대하여 모든 조각의 진폭 스펙트럼을 구할 때까지 반복된다. 분할된 모든 조각에 대하여 진폭 스펙트럼을 구한 후에는 진폭 스펙트럼의 평균값(S(f))을 하기의 수학식 6과 같이 계산한다. 여기서, NFFT는 푸리에 변환의 길이를 의미한다.Dividing the filtered IQ sample into a plurality of fragments; Calculating respective instantaneous frequencies of the divided pieces; The process of calculating the amplitude spectrum from the instantaneous frequency is repeated until the amplitude spectrum of all the pieces is obtained for each of the divided pieces. After obtaining the amplitude spectrum for all the slices, the average value S (f) of the amplitude spectrum is calculated as shown in Equation (6) below. Here, NFFT means the length of the Fourier transform.
여기서, f = 0,…,NFFT-1Here, f = 0, ... , NFFT-1
평균 진폭 스펙트럼을 계산한 후, 상기 평균 진폭 스펙트럼의 포락선(Se(f))을 검출한다. 여기서, 포락선을 검출하는 과정은 평균 진폭 스펙트럼 상에서 이동하는 이동 평균 필터의 출력 결과로부터 포락선을 검출할 수 있으며, 하기의 수학식 7은 이동 평균 필터의 필터 길이가 5인 경우를 예로 들어 포락선을 검출한 결과를 나타내는 식이다.After calculating the average amplitude spectrum, the envelope (S e (f)) of the average amplitude spectrum is detected. Here, the envelope detection process can detect the envelope from the output result of the moving average filter moving on the average amplitude spectrum, and the following Equation (7) can be obtained by detecting the envelope This is an expression that represents a result.
이동 평균 필터의 출력 결과로부터 포락선이 검출되면, 하기의 수학식 8과 같이 상기 포락선과 평균 진폭 스펙트럼의 차이 값(S'(f))으로부터 심볼율을 추정한다. 여기서, 심볼율을 추정하는 과정은 먼저 직류(DC) 성분을 제외한 진폭이 가장 큰 평균 진폭 스펙트럼의 선 스펙트럼을 찾고, 상기 선 스펙트럼의 주파수를 심볼율로 추정하게 된다.When the envelope is detected from the output result of the moving average filter, the symbol rate is estimated from the difference value S '(f) between the envelope and the average amplitude spectrum as shown in Equation (8) below. Here, in estimating the symbol rate, first, a line spectrum of the average amplitude spectrum having the largest amplitude excluding the direct current (DC) component is found, and the frequency of the line spectrum is estimated by the symbol rate.
도 6 내지 도 8은 상기한 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 과정의 일적용 예를 나타내는 그래프이다. 즉, 도 6은 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 과정의 적용 예에 따라 산출된 순시 주파수를 나타내는 그래프이고, 도 7은 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 과정의 적용 예에 따라 산출된 진폭 스펙트럼 및 포락선을 나타내는 그래프이며, 도 8은 비선형 변조 신호의 심볼율 추정 과정의 적용 예에 따라 추정된 심볼율을 나타내는 그래프이다.6 to 8 are graphs showing an application example of the symbol rate estimation process of the nonlinear modulation signal. 6 is a graph showing an instantaneous frequency calculated according to an application example of a symbol rate estimation process of a nonlinear modulation signal, and FIG. 7 is a graph showing an amplitude spectrum and an envelope calculated according to an application example of a symbol rate estimation process of a nonlinear modulation signal. 8 is a graph showing the symbol rate estimated according to the application example of the symbol rate estimation process of the nonlinear modulation signal.
여기서, 상기 적용 예는 2 FSK의 변조 방식으로, 심볼율은 2.4 k symbols/s, 톤 간격은 9kHz, 송신 필터는 롤 오프율(roll-off factor)이 0.35인 올림 코사인(raised cosin) 필터를 신호 제원으로 사용하였으며, 각 조각의 표본수는 2048 개, 푸리에 변환 길이는 2048, 이동 평균 필터의 길이는 29인 알고리즘 파라미터를 적용하였다.Here, the application example is a modulation method of 2 FSK, in which a symbol rate is 2.4 k symbols / s, a tone interval is 9 kHz, and a transmission filter is a raised cosine filter having a roll-off factor of 0.35 The algorithm parameters are 2048 samples for each fragment, 2048 Fourier transform length and 29 length of moving average filter.
여기서, 이동 평균 필터의 길이는 필터의 길이에 따라 다양하게 실험한 결과, 출력에 소요되는 연산 시간 및 스펙트럼의 형태에 따른 인식율 등으로 고려하였을 때 10 내지 IQ 표본의 표본 개수의 절반 이하의 값을 가지는 경우 최적의 조건을 가지는 것으로 확인되었다.When the length of the moving average filter is experimentally varied according to the length of the filter, considering the operation time required for the output and the recognition rate depending on the type of the spectrum, a value less than half of the number of samples of 10 to IQ It has been confirmed that it has the optimum condition.
먼저, 필터링된 IQ 표본을 2048 개의 표본수를 가지는 복수 개의 조각으로 분할하고, 도 6에 도시된 바와 같이 분할된 조각의 순시 주파수를 산출한다. 여기서, 순시 주파수를 산출하는 과정은 분할된 조각의 위상을 각각 추출하고, 상기 추출된 위상이 연속적인 값이 되도록 연속화하여 연속화된 위상의 위상 차를 이용하여 이루어질 수 있음은 전술한 바와 같다.First, the filtered IQ sample is divided into a plurality of pieces having 2048 samples, and the instantaneous frequency of the divided pieces is calculated as shown in FIG. Here, the process of calculating the instantaneous frequency may be performed by extracting the phases of the divided pieces, and using the phase difference of the sequential phases so that the extracted phases are continuous values, as described above.
이후, 순시 주파수로부터 진폭 스펙트럼을 산출한다. 진폭 스펙트럼을 산출하는 과정은 순시 주파수를 제곱한 값을 푸리에 변환(푸리에 변환 길이는 2048)하여 산출할 수 있으며, 분할된 모든 조각에 대하여 진폭 스펙트럼을 산출한 이후에는 도 7에 도시된 바와 같이 진폭 스펙트럼을 평균하여 평균 진폭 스펙트럼을 계산하고, 이동 평균 필터의 출력 결과로부터 포락선(굵은 실선으로 도시)을 검출한다.Then, the amplitude spectrum is calculated from the instantaneous frequency. In the process of calculating the amplitude spectrum, the value obtained by squaring the instantaneous frequency can be calculated by Fourier transform (the Fourier transform length is 2048). After calculating the amplitude spectrum for all the divided pieces, the amplitude The spectrum is averaged to calculate an average amplitude spectrum, and an envelope (shown by a thick solid line) is detected from the output of the moving average filter.
마지막으로, 포락선과 평균 진폭 스펙트럼의 차이 값으로부터 심볼율을 추정한다. 즉, 도 8에 도시된 바와 같이 직류(DC) 성분을 제외한 진폭이 가장 큰 평균 진폭 스펙트럼의 선 스펙트럼은 2.403 k symbols/s 에서 나타나는 것을 알 수 있으며, 이에 의하여 심볼율은 2.403 k symbols/s로 추정되어, 본 과정의 적용 예에 따른 신호 제원의 심볼율인 2.4 k symbols/s와 일치하는 것을 알 수 있다.Finally, the symbol rate is estimated from the difference between the envelope and the average amplitude spectrum. That is, as shown in FIG. 8, the line spectrum of the average amplitude spectrum having the largest amplitude excluding the DC component appears at 2.403 k symbols / s, whereby the symbol rate is 2.403 k symbols / s And it can be seen that the symbol rate of the signal specification according to the application example of this process is equal to 2.4 k symbols / s.
도 3을 참조하면, 상기와 같은 필터링된 IQ 표본의 심볼율 추정 과정에서는 선 스펙트럼의 존재 유무에 의하여 입력 신호를 주파수 변조(FM) 신호와 주파수 편이 변조(FSK) 신호로 구분할 수 있다(S1650). 즉, 심볼율을 추정한 후 비선형 변조 신호의 경우 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼을 분석하여 심볼율에 해당하는 선 스펙트럼이 존재하지 않는 경우 입력 신호를 주파수 변조(FM) 신호로 구분하고, 심볼율에 해당하는 선 스펙트럼이 존재하는 경우 입력 신호를 주파수 편이 변조(FSK) 신호로 구분하게 된다.Referring to FIG. 3, in the process of estimating the symbol rate of the filtered IQ sample, the input signal may be classified into a frequency modulation (FM) signal and a frequency shift keying (FSK) signal depending on the presence or absence of a line spectrum (S1650) . That is, after estimating the symbol rate, the amplitude spectrum shown in the histogram of the non-linear modulation signal is analyzed. When there is no line spectrum corresponding to the symbol rate, the input signal is classified into frequency modulation (FM) The input signal is divided into a frequency shift keying (FSK) signal.
도 2를 참조하면, 필터링된 IQ 표본의 심볼율이 상기와 같은 과정에 의하여 추정되면, 상기 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절한다. 표본화 주파수를 조절하는 과정에서 한 심볼 구간 내의 IQ 표본의 수는 표본화 주파수를 심볼율로 나눈 값이 된다. 한 심볼 구간을 다수의 IQ 표본으로 표본화하는 이유는 후술할 2차 분류 과정에서 특징 인자를 추출함에 있어서 과표본화된 신호가 필요하기 때문이다. Referring to FIG. 2, if the symbol rate of the filtered IQ sample is estimated by the above procedure, the sampling frequency is adjusted from the symbol rate. In the process of adjusting the sampling frequency, the number of IQ samples within one symbol interval is the sampling frequency divided by the symbol rate. The reason for sampling one symbol interval as a plurality of IQ samples is that the overlaid signal is required in extracting the characteristic factors in the second classification process to be described later.
한편, 심볼당 표본수가 크면 AMR 시스템의 성능이 증가하게 되나, 표본수가 증가함에 따라 AMR 시스템의 작업 수행 시간이 길어지게 되는 단점이 있다. 이와 같은 이유로 AMR 시스템의 경우 한 심볼당 표본수가 12 내지 34 개가 되도록 데시메이션(decimation) 또는 보간(interpolation)을 적용하여 조절하고, 상기 한 심볼당 표본수에 심볼율을 곱하여 표본화 주파수를 조절하는 것이 바람직하다.On the other hand, if the number of samples per symbol is large, the performance of the AMR system is increased. However, as the number of samples increases, the operation time of the AMR system becomes longer. For this reason, it is desirable to adjust the sampling frequency by multiplying the number of samples per symbol by the symbol rate by applying decimation or interpolation so that the number of samples per symbol is 12 to 34 in the case of the AMR system Do.
도 9는 도 1에 도시된 입력 신호의 변조 형태를 구분하기 위한 2차 분류 과정(S2000)을 개략적으로 나타내는 흐름도이다. 도 9를 참조하면, 2차 분류 과정(S2000)은, 상기 1차 분류 과정에서 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 IQ 표본을 재수집하는 과정(S2100); 상기 1차 분류 과정에서 추정된 주파수 옵셋을 제거하는 과정(S2200); 상기 1차 분류 과정에서 추정된 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 상기 재수집된 IQ 표본을 필터링하는 과정(S2300); 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 입력 신호를 선형 변조 신호와 비선형 변조 신호로 구분하는 과정(S2400); 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 위상의 변화로부터 진폭 편이 변조(ASK) 신호를 구분(S2500)하고, 상기 필터링된 IQ 표본으로부터 추출한 특징 인자로부터 2진 위상 편이 변조(BPSK), 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분(S2600)하는 과정; 및 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수로부터 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호를 구분(S2700)하는 과정을 포함한다.FIG. 9 is a flowchart schematically illustrating a secondary classification process (S2000) for classifying the modulation type of the input signal shown in FIG. Referring to FIG. 9, the second classifying process (S2000) includes a step S2100 of re-collecting the IQ sampled by the sampling frequency adjusted in the first classifying process (S2100); A step (S2200) of removing the estimated frequency offset in the first sorting process; (S2300) filtering the re-collected IQ sample with a low-pass filter having a cut-off frequency greater than a maximum frequency of the estimated bandwidth in the first classification process; Dividing the input signal into a linear modulated signal and a non-linear modulated signal according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes or not (S2400); (S2500) from the instantaneous phase of the filtered IQ sample if the input signal is divided into a linear modulated signal and extracting a binary phase (S2600) a binary phase shift keying (BPSK), a quadrature phase shift keying (QPSK) signal, an octal phase shift keying (8PSK) signal and a quadrature amplitude modulation (QAM) signal; (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (4-FSK) signal, and a quadrature frequency shift keying (4-FSK) signal from the number of line spectra appearing in the amplitude spectrum of the filtered IQ sample, Signal and an 8-frequency shift keying (8-FSK) signal (S2700).
부연하면, 2차 분류 과정은 변조 형태를 정확하게 구분하기 위하여 1차 분류 과정에서 신호의 전송률에 맞게 조절된 표본화 주파수에 의하여 재표본화된 IQ 표본을 다시 수집한다(과정 S2100).Further, in order to precisely classify the modulation pattern, the second classification process re-samples the I-resampled IQ sample at a sampling frequency adjusted according to the signal transmission rate in the first classification process (S2100).
신호의 전송률에 맞게 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 IQ 표본을 재수집한 후, 1차 분류 과정에서 추정된 주파수 옵셋을 제거하고, 재수집된 IQ 표본에서 주파수 옵셋이 제거되면, 1차 분류 과정에서 추정된 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 IQ 표본을 필터링한다(과정 S2200,S2300).If the frequency offsets are removed from the re-collected IQ samples, the IQ samples sampled by the sampled frequency adjusted to the signal transmission rate are re-collected, Pass filter having a cut-off frequency greater than the maximum frequency of the estimated bandwidth in step S2200, S2300.
1차 분류 과정에서 사용되는 IQ 표본과 2차 분류 과정에서 사용되는 IQ 표본의 표본화 주파수는 변경되었으나 입력 신호는 동일하기 때문에 1차 분류 과정에서 추정된 대역폭 및 주파수 옵셋을 그대로 이용할 수 있으며, 저역 통과 필터 또한 1차 분류 과정과 동일한 대역폭의 2배를 차단 주파수로 하는 저역 통과 필터를 사용할 수 있다.Since the sampling frequency of the IQ sample used in the first classification process and the IQ sample used in the second classification process are changed but the input signals are the same, the estimated bandwidth and frequency offset in the first classification process can be used as they are, The filter can also use a low-pass filter with a cut-off frequency that is twice the bandwidth of the first order classification.
입력 신호를 선형 변조 신호와 비선형 변조 신호로 구분하는 과정은 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 이루어진다(과정 S2400). 즉, 순시 진폭의 표준 편차를 구한 다음, 설정한 임계치보다 표준 편차가 크면 선형 변조 신호로 구분하고, 설정한 임계치보다 표준 편차가 작으면 비선형 변조 신호로 구분할 수 있으며, 실험에 의하여 임계치는 약 0.2 에서 약 0.3의 범위 내인 약 0.24로 설정하는 경우 선형 변조 신호와 비선형 변조 신호가 효과적으로 구분됨은 1차 분류 과정에서 전술한 내용과 동일하다.The process of dividing the input signal into a linear modulated signal and a non-linear modulated signal is performed according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes (S2400). In other words, if the standard deviation of the instantaneous amplitude is found, then the signal is divided into a linear modulated signal if the standard deviation is larger than the set threshold value. If the standard deviation is smaller than the set threshold value, the nonlinear modulated signal can be classified. To about 0.24, which is within a range of about 0.3, the linear modulation signal and the non-linear modulation signal are effectively divided as described above in the first classification process.
상기 과정에 의하여 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되면, 먼저 필터링된 IQ 표본의 순시 위상의 변화로부터 2진 진폭 편이 변조(2-ASK) 신호 등 진폭 편이 변조(ASK) 신호를 구분한다(과정 S2500).If the input signal is classified into a linear modulated signal according to the above procedure, an amplitude shift keying (ASK) signal such as a binary amplitude shift keying (2-ASK) signal is distinguished from the instantaneous phase of the filtered IQ sample ).
위상 편이 변조(PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 방식은 위상의 변화를 이용하기 때문에 시간에 따라 순시 위상이 비선형적으로 변화하는 반면, 진폭 편이 변조(ASK)는 진폭을 변화시키는 변조 방식이기 때문에 시간에 따라 순시 위상이 선형적으로 일정하게 변화한다. 따라서, 진폭 편이 변조(ASK) 신호를 구분하기 위하여는 필터링된 IQ 표본의 위상을 직선의 그래프로 근사화하고, 상기 직선의 그래프와 실제 순시 위상의 RMS(Root Mean Square) 등의 오차 값을 이용할 수 있다.Since the phase shift keying (PSK) and the quadrature amplitude modulation (QAM) method use a phase change, the instantaneous phase varies nonlinearly with time, whereas the amplitude shift keying (ASK) The instantaneous phase changes linearly and constantly with time. Therefore, in order to distinguish the amplitude shift keying (ASK) signal, the phase of the filtered IQ sample is approximated by a straight line graph, and an error value such as a root mean square (RMS) have.
이후, 선형 변조 신호 중 2진 위상 편이 변조(BPSK), 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분하기 위하여 특징 인자를 추출한다(과정 S2600).Then, the feature parameters are extracted to distinguish binary phase shift keying (BPSK), quadrature phase shift keying (QPSK), octal phase shift keying (8PSK) and quadrature amplitude modulation (QAM) (Step S2600).
여기서, 특징 인자는 변조 방식에 따라 다르게 되는 변조 신호의 특징을 나타내는 변수를 의미하며, 1차 분류 과정에서 얻어지는 순시 진폭의 최대치, 순시 진폭의 표준 편차, 순시 주파수의 표준 편차, 모멘트(moment)/순환 모멘트/삼각 모멘트, 큐뮬런트(cumulant)/순환 큐뮬런트 등을 포함할 수 있다. Here, the characteristic factor means a variable representing the characteristic of the modulated signal which varies depending on the modulation method. The characteristic value includes a maximum value of the instantaneous amplitude, a standard deviation of the instantaneous amplitude, a standard deviation of the instantaneous frequency, a moment / Cyclic moments / trigonometric moments, cumulant / circulating cumulants, and the like.
각 변조 방식을 보다 정확하게 구분하기 위하여는 많은 수의 특징 인자를 사용하는 것이 효과적이나, 특징 인자를 많이 사용하게 되면 특징 인자를 계산하기 위한 시간도 많이 필요하게 되므로 특징 인자의 종류 및 개수는 시스템의 성능에 따라 다양하게 결정될 수 있다. 상기 각 특징 인자의 정의 및 이의 계산 과정은 다양한 논문 등에 기재되어 공지된 기술인 바, 이에 대해 상세한 설명은 생략하기로 한다.In order to distinguish each modulation method more accurately, it is effective to use a large number of characteristic factors. However, when a large number of characteristic factors are used, it takes a long time to calculate characteristic factors. And can be variously determined depending on performance. The definition of each feature factor and the calculation process thereof are well known in various papers and the like, and a detailed description thereof will be omitted.
2진 위상 편이 변조(BPSK) 신호를 구분하기 위하여는 상기한 순환 모멘트 중 2차 순환 모멘트를 이용할 수 있다. 변조 신호에 따른 이론적인 2차 순환 모멘트의 값은 2진 위상 편이 변조(BPSK) 신호의 경우 1의 값을 가지게 되고, 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호의 경우 0의 값을 가지게 된다. In order to distinguish binary phase shift keying (BPSK) signals, the second circulation moment among the above-mentioned cyclic moments can be used. The value of the theoretical quadratic circular moment according to the modulated signal has a value of 1 in the case of a binary phase shift keying (BPSK) signal, and the quadrature phase shift keying (QPSK), the octal phase shift keying (8PSK) And an amplitude modulation (QAM) signal has a value of zero.
그러나, 실제 변조 신호의 2차 순환 모멘트 값은 이론적인 값과 차이가 발생할 수밖에 없으므로, 2차 순환 모멘트의 임계 치를 실험적으로 약 0.35로 설정하고, 필터링된 IQ 표본의 2차 순환 모멘트가 이보다 크면 2진 위상 편이 변조(BPSK) 신호로 구분되도록 할 수 있다. 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호 각각의 구분은 전술한 특징 인자를 참조 데이터(reference data)와 비교함으로써 이루어질 수 있다. However, since the quadratic moment of the actual modulated signal is inevitably different from the theoretical value, the critical value of the second cyclic moment is experimentally set to about 0.35, and if the second cyclic moment of the filtered IQ sample is larger than this, (BPSK) signal. The division of each of quadrature phase shift keying (QPSK), octal phase shift keying (8PSK) and quadrature amplitude modulation (QAM) signals can be accomplished by comparing the aforementioned feature parameters with reference data.
참조 데이터는 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분하기 위한 것으로 변조 형태를 인식하기 위한 일련의 과정 수행 전에 미리 생성해 놓은 데이터를 말한다. The reference data is used to distinguish between quadrature phase shift keying (QPSK), octal phase shift keying (8PSK), and quadrature amplitude modulation (QAM) signals. It says.
과정 S2400에서 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수로부터 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호로 구분된다(과정 S2700).In step S2400, when the input signal is classified into a nonlinear modulation signal, a binary frequency shift keying (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (4- FSK) signal and an octave frequency shift keying (8-FSK) signal (step S2700).
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 참조 데이터를 사용하여 선형 변조 신호의 변조 형태를 구분하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다. 도 10을 참조하면, 참조 데이터(1011-1 내지 1011-n)를 사용하여 선형 변조 신호 중 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분한다.FIG. 10 is a conceptual diagram for explaining a process of dividing a modulated form of a linear modulated signal using reference data according to an embodiment of the present invention. 10, quaternary phase shift keying (QPSK), octant phase shift keying (8PSK), and quadrature amplitude modulation (QAM) signals of a linear modulated signal are used as reference data 1011-1 to 1011- It is classified.
참조 데이터는 도 10에 도시된 바와 같이 각 변조 형태에 따른 3개의 변조 신호에 대하여 신호대잡음 비를 변경시키며 다수의 특징 인자 데이터를 포함하도록 생성될 수 있다.The reference data may be generated to change the signal-to-noise ratio for three modulation signals according to each modulation type and to include a plurality of feature factor data as shown in Fig.
도 10에서는 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호에 대하여 신호대잡음 비를 5DB에서 30DB 까지 5DB 간격으로 하여 11개의 특징 인자를 갖는 참조 데이터를 도시하였으나, 신호대잡음 비의 범위 및 간격과 특징 인자의 개수는 다양하게 구성할 수 있음은 물론이다.In FIG. 10, the signal-to-noise ratios for quadrature phase shift keying (QPSK), octonal phase shift keying (8PSK) and quadrature amplitude modulation (QAM) signals are 5DB to 30DB The range and interval of the signal-to-noise ratio and the number of the characteristic factors may be variously configured.
상기 참조 데이터와 필터링된 IQ 표본에서 추출한 특징 인자를 비교하여 선형 변조 신호 중 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분하기 위하여는 KNN(K-nearest neighbor) 알고리즘을 이용할 수 있다. In order to distinguish the quadrature phase shift keying (QPSK), octal phase shift keying (8PSK) and quadrature amplitude modulation (QAM) signals of the linear modulated signals by comparing the reference data with the feature parameters extracted from the filtered IQ samples, (K-nearest neighbor) algorithm.
KNN 알고리즘은 분류가 되어 있지 않은 입력 데이터를 분류된 데이터들 중 가장 비슷한 속성을 가진 그룹으로 분류하는 방식을 의미하며, 이웃(neighbor)으로 정의되는 입력 데이터와 가장 가까운 K개의 분류된 데이터를 검색하고, 상기 K개의 이웃이 속한 그룹 중에 가장 많은 이웃이 속해있는 그룹으로 입력 데이터를 분류한다. 따라서, KNN 알고리즘을 이용하여 참조 데이터와 필터링된 IQ 표본에서 추출한 특징 인자를 비교하여 선형 변조 신호 중 4진 위상 편이 변조(QPSK), 8진 위상 편이 변조(8PSK) 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 효과적으로 구분할 수 있게 된다.The KNN algorithm refers to a method of classifying input data that is not classified into a group having the most similar property among the classified data and searches K pieces of classified data closest to the input data defined as a neighbor , And classifies the input data into a group to which the largest number of neighbors belongs among the groups to which the K neighbors belong. Therefore, by comparing the reference data and the feature parameters extracted from the filtered IQ samples using the KNN algorithm, the quadrature phase shift keying (QPSK), octal phase shift keying (8PSK) and quadrature amplitude modulation (QAM) Can be effectively distinguished.
한편, 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되면, 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수로부터 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호를 구분한다.On the other hand, if the input signal is classified as a nonlinear modulation signal, a binary frequency shift keying (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (4-FSK) Separates octal frequency shift keying (8-FSK) signals.
주파수 편이 변조(FSK) 신호의 경우 톤(tone) 주파수에서 변조 차수와 동일한 개수의 톤 즉, 선 스펙트럼이 나타난다. 따라서, 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수와 선 스펙트럼의 주파수 사이 간격으로부터 주파수 편이 변조(FSK) 신호를 진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호로 구분할 수 있다.In the case of a frequency shift keying (FSK) signal, the number of tones, that is, the line spectrum, appears at the tone frequency as the modulation order. (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (4-FFT) signal and a quadrature frequency shift keying (FSK) signal from the interval between the number of line spectra and the frequency of the line spectrum appearing in the amplitude spectrum of the filtered IQ sample. FSK) signal and an octave frequency shift keying (8-FSK) signal.
여기서, 톤 사이의 간격 즉, 선 스펙트럼의 주파수 사이 간격이 심볼율보다 작은 경우 선 스펙트럼을 검출하기 어렵다. 따라서, 이 경우 선 스펙트럼이 검출될 때까지 IQ 표본에 2N(N은 정수) 배로 제곱하여 선 스펙트럼의 주파수 사이의 간격을 2N 배로 확장시킬 수 있다.Here, it is difficult to detect the line spectrum when the interval between tones, that is, the interval between the frequencies of the line spectrum is smaller than the symbol rate. Therefore, in this case, the interval between the frequencies of the line spectrum can be extended to 2N times by 2N (N is an integer) times the IQ sample until the line spectrum is detected.
또한, 선 스펙트럼의 검출은 대역폭 내의 스펙트럼에서 특정한 임계치보다 큰 값을 선 스펙트럼으로 정의하여 검출할 수 있다. 여기서, 임계치는 스펙트럼이 정규 분포를 따르는 경우 약 98% 이상의 스펙트럼이 포함되는 확률에 대응하는 값으로 설정할 수 있다.Further, detection of the line spectrum can be detected by defining a value larger than a specific threshold value in the spectrum within the bandwidth as a line spectrum. Here, the threshold value can be set to a value corresponding to a probability that the spectrum includes about 98% or more when the spectrum follows the normal distribution.
이러한 과정에 의하여 검출되는 선 스펙트럼은 국부적으로 최대값이 아닌 경우가 존재한다. 따라서, 검출되는 선 스펙트럼을 중심으로 일정 범위 내에서 최대값을 찾는 과정을 수행하여 선 스펙트럼이 최대값을 갖도록 하고, 이 경우 상기 일정 범위는 선 스펙트럼 사이의 간격이 심볼율보다 큰 경우 추정되는 심볼율의 약 0.8 배로 설정할 수 있다.There is a case where the line spectrum detected by this process is not locally maximum. Therefore, the maximum value is searched for within a certain range centering on the detected line spectrum so that the line spectrum has the maximum value. In this case, the predetermined range is a symbol when the interval between the line spectra is greater than the symbol rate Rate can be set to about 0.8 times.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 신호의 변조 형태를 인식하는 변조 형태 장치(1100)의 블록도이다. 도 11을 참조하면, 변조 형태 장치(1100)는, 송신기(미도시)로부터 신호를 수신하여 입력 신호로 변환하는 수신부(11), 상기 입력 신호의 표본화 데이터의 양을 감소시키기 위해 미리 설정되는 알고리즘 파라미터를 조절하여 상기 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 제 1 차 분류부(1110) 및 상기 표본화 주파수를 이용하여 상기 표본화 데이터로부터 상기 입력 신호의 변조 형태를 구분하는 2차 분류부(1120)로 구성된다.11 is a block diagram of a modulation type apparatus 1100 that recognizes a modulation type of a signal in accordance with an embodiment of the present invention. 11, the modulation type apparatus 1100 includes a receiving
여기서, 제 1 차 분류부(1110)는, 상기 입력 신호로부터 I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터를 포함하는 IQ 표본을 수집하는 표본 수집부(1111), 상기 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 히스토그램으로 생성하며, 상기 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼으로부터 상기 입력 신호의 대역폭을 추정하고 상기 대역폭의 밖에 있는 진폭 스펙트럼의 합의 비 신호대잡음 비를 추정하는 추정부(1112), 상기 대역폭의 중간 주파수를 주파수 옵셋으로 추정하고, 상기 IQ 표본에서 상기 진폭 스펙트럼을 상기 주파수 옵셋만큼 이동하여 상기 주파수 옵셋을 제거하고, 상기 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 상기 IQ 표본을 필터링하는 제 1 필터링부(1113), 및 상기 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼을 검출하여 상기 선스펙트럼을 이용하여 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하고, 변조 방식에 따라 다르게 되는 변조 신호의 특징을 나타내는 변수인 특정 인자를 추출하기 위해 과표본화된 신호를 생성하기 위해 상기 심볼율로부터 상기 표본화 주파수를 조절하는 주파수 조절부(1114) 등을 포함하여 구성된다.The
또한, 제 2 차 분류부(1120)는, 상기 1차 분류 과정에서 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 IQ 표본을 재수집하는 표본 재수집부(1121), 상기 1차 분류 과정에서 추정된 주파수 옵셋을 제거하고, 상기 1차 분류 과정에서 추정된 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 재수집된 IQ 표본을 필터링하는 제 2 필터링부, 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 상기 입력 신호를 선형 변조 신호 또는 비선형 변조 신호로 구분하는 분석부(1123), 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 위상의 변화로부터 진폭 편이 변조(ASK) 신호를 구분하고, 상기 필터링된 IQ 표본으로부터 추출한 특징 인자로부터 2진 위상 편이 변조(BPSK), 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분하고, 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수로부터 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호를 구분하는 구분부(1124) 등을 포함하여 구성된다.The
도 11에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.The term "part" or the like described in Fig. 11 means a unit for processing at least one function or operation, and may be implemented by a combination of hardware and / or software.
11: 수신부
1110: 제 1차 분류부
1111: 표본 수집부 1112: 추정부
1113: 제 1 필터부 1114: 주파수 조절부
1120: 제 2 차 분류부
1121: 표본 재수집부 1122: 제 2 필터링부
1123: 분석부 1124: 구분부 11: Receiver
1110: First classification section
1111: Sampling unit 1112:
1113: first filter unit 1114: frequency control unit
1120: Second classification section
1121: sample replenishment unit 1122: second filtering unit
1123: Analysis section 1124:
Claims (18)
상기 입력 신호의 표본화 데이터의 양을 감소시키기 위해 미리 설정되는 알고리즘 파라미터를 조절하여 상기 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 1차 분류 과정; 및
상기 표본화 주파수를 이용하여 상기 표본화 데이터로부터 상기 입력 신호의 변조 형태를 구분하는 2차 분류 과정;을 포함하며,
상기 1차 분류 과정은,
(a) I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터를 포함하는 IQ 표본을 수집하는 과정;
(b) 상기 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 히스토그램으로 생성하는 과정;
(c) 상기 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼으로부터 상기 입력 신호의 대역폭을 추정하고 상기 대역폭의 밖에 있는 진폭 스펙트럼의 합의 비 신호대잡음 비를 추정하는 과정;
(d) 상기 대역폭의 중간 주파수를 주파수 옵셋으로 추정하고, 상기 IQ 표본에서 상기 진폭 스펙트럼을 상기 주파수 옵셋만큼 이동하여 상기 주파수 옵셋을 제거하는 과정;
(e) 상기 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 상기 IQ 표본을 필터링하는 과정;
(f) 상기 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼을 검출하여 상기 선스펙트럼을 이용하여 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하는 과정; 및
(g) 변조 방식에 따라 다르게 되는 변조 신호의 특징을 나타내는 변수인 특정 인자를 추출하기 위해 과표본화된 신호를 생성하기 위해 상기 심볼율로부터 상기 표본화 주파수를 조절하는 과정;을 포함하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
A method of recognizing a modulation type of an input signal,
A first classifying step of adjusting a sampling frequency from a symbol rate of the input signal by adjusting a predetermined algorithm parameter to reduce an amount of sampled data of the input signal; And
And a second classifying step of classifying the modulation type of the input signal from the sampling data using the sampling frequency,
The first classification process includes:
(a) collecting IQ samples including I (In-phase) data and Q (Quadrature-phase) data;
(b) generating an amplitude spectrum of the IQ sample as a histogram;
(c) estimating a bandwidth of the input signal from the amplitude spectrum shown in the histogram and estimating a non-signal-to-noise ratio of a sum of amplitude spectra outside the bandwidth;
(d) estimating an intermediate frequency of the bandwidth as a frequency offset, and removing the frequency offset by shifting the amplitude spectrum by the frequency offset from the IQ sample;
(e) filtering the IQ sample with a low-pass filter having a cut-off frequency greater than the maximum frequency of the bandwidth;
(f) detecting a line spectrum appearing in the amplitude spectrum and estimating a symbol rate of the filtered IQ sample using the line spectrum; And
(g) modulating the sampling frequency from the symbol rate to generate a over-sampled signal for extracting a specific parameter that is a variable indicative of a characteristic of a modulated signal that varies depending on a modulation scheme; Shape recognition method.
상기 (b) 과정은,
반송파에 해당하는 선 스펙트럼의 존재 유무에 의하여 상기 입력 신호를 진폭 변조(AM:Amplitude Modulation) 신호 또는 비 진폭 변조(non-AM) 신호로 구분하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
The step (b)
And modulating the input signal into an amplitude modulation (AM) signal or a non-amplitude modulation (non-AM) signal according to presence or absence of a line spectrum corresponding to a carrier wave. Shape recognition method.
상기 차단 주파수는 상기 대역폭의 최대 주파수의 2배 이상인 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the cutoff frequency is at least twice the maximum frequency of the bandwidth.
상기 (c) 과정은,
(c-1) 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 상기 입력 신호를 선형 변조 신호 또는 비선형 변조 신호로 구분하는 과정;
(c-2) 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되면, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 비교하여 심볼율을 추정하는 과정; 및
(c-3) 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되면, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 주파수로부터 계산되는 진폭 스펙트럼을 비교하여 심볼율을 추정하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
The step (c)
(c-1) dividing the input signal into a linear modulated signal or a non-linear modulated signal according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes;
(c-2) estimating a symbol rate by comparing amplitude spectrums of the filtered IQ samples when the input signal is classified as a linear modulated signal; And
and (c-3) estimating a symbol rate by comparing the amplitude spectrum calculated from the instantaneous frequency of the filtered IQ sample, if the input signal is classified as a non-linear modulation signal. Shape recognition method.
상기 (c-3) 과정은,
(c-3-1) 상기 필터링된 IQ 표본을 복수 개의 조각으로 분할하는 과정;
(c-3-2) 분할된 조각의 순시 주파수를 각각 산출하는 과정;
(c-3-3) 상기 순시 주파수로부터 진폭 스펙트럼을 각각 산출하는 과정;
(c-3-4) 상기 진폭 스펙트럼을 평균하여 평균 진폭 스펙트럼을 계산하는 과정;
(c-3-5) 상기 평균 진폭 스펙트럼의 포락선을 검출하는 과정; 및
(c-3-6) 상기 포락선과 상기 평균 진폭 스펙트럼의 차이 값으로부터 심볼율을 추정하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
6. The method of claim 5,
The step (c-3)
(c-3-1) dividing the filtered IQ sample into a plurality of pieces;
(c-3-2) calculating respective instantaneous frequencies of the divided pieces;
(c-3-3) calculating an amplitude spectrum from the instantaneous frequency, respectively;
(c-3-4) calculating an average amplitude spectrum by averaging the amplitude spectra;
(c-3-5) detecting an envelope of the average amplitude spectrum; And
(c-3-6) estimating the symbol rate from the difference between the envelope and the average amplitude spectrum.
상기 (c-3-2) 과정은,
분할된 조각의 위상을 각각 추출하는 과정;
추출된 위상이 연속적인 값이 되도록 연속화하는 과정; 및
연속화된 위상의 위상차를 이용하여 순시 주파수를 산출하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 6,
The step (c-3-2)
Extracting phases of the divided pieces;
Sequencing the extracted phases so as to be continuous values; And
And calculating an instantaneous frequency using the phase difference of the sequential phase.
상기 (c-3-4) 과정에서, 상기 진폭 스펙트럼은 상기 순시 주파수를 제곱한 값을 푸리에 변환하여 산출되는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the amplitude spectrum is calculated by Fourier transforming a value obtained by squaring the instantaneous frequency in the step (c-3-4).
상기 (c-3-5) 과정에서, 상기 포락선은 상기 평균 진폭 스펙트럼 상에서 이동하는 이동 평균 필터의 출력 결과로부터 검출되는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 6,
Wherein, in the step (c-3-5), the envelope is detected from an output result of a moving average filter moving on the average amplitude spectrum.
상기 이동 평균 필터의 길이는 10 내지 상기 IQ 표본의 표본 수의 절반의 범위 내의 값을 가지는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the length of the moving average filter is within a range of 10 to a half of the number of samples of the IQ sample.
상기 (c-3-6) 과정은,
직류 성분을 제외하고, 상기 포락선과의 차이가 가장 큰 평균 진폭 스펙트럼의 주파수를 심볼율로 추정하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 6,
The step (c-3-6)
Wherein a frequency of an average amplitude spectrum having a largest difference from the envelope is estimated at a symbol rate except for a direct current component.
상기 (f) 과정은,
심볼율을 추정한 후 진폭 스펙트럼을 분석하여 상기 심볼율에 해당하는 선 스펙트럼의 존재 유무에 의하여 상기 입력 신호를 주파수 변조(FM) 신호 또는 주파수 편이 변조(FSK) 신호로 구분하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
The step (f)
(FM) signal or a frequency shift keying (FSK) signal according to presence or absence of a line spectrum corresponding to the symbol rate by analyzing an amplitude spectrum after estimating a symbol rate of the input signal, and dividing the input signal into a frequency modulation A method of recognizing a modulation type of a signal.
상기 2차 분류 과정은,
(h) 상기 1차 분류 과정에서 조절된 표본화 주파수에 의하여 표본화된 IQ 표본을 재수집하는 과정;
(i) 상기 1차 분류 과정에서 추정된 주파수 옵셋을 제거하는 과정;
(j) 상기 1차 분류 과정에서 추정된 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 재수집된 IQ 표본을 필터링하는 과정;
(k) 필터링된 IQ 표본의 순시 진폭의 변화 여부에 의하여 상기 입력 신호를 선형 변조 신호 또는 비선형 변조 신호로 구분하는 과정;
(l) 상기 입력 신호가 선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 순시 위상의 변화로부터 진폭 편이 변조(ASK) 신호를 구분하고, 상기 필터링된 IQ 표본으로부터 추출한 특징 인자로부터 2진 위상 편이 변조(BPSK), 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 구분하는 과정; 및
(m) 상기 입력 신호가 비선형 변조 신호로 구분되는 경우, 상기 필터링된 IQ 표본의 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼의 개수로부터 2진 주파수 편이 변조(2-FSK) 신호, 4진 주파수 편이 변조(4-FSK) 신호 및 8진 주파수 편이 변조(8-FSK) 신호를 구분하는 과정;을 포함하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
In the secondary classification process,
(h) re-collecting the IQ sampled by the sampling frequency adjusted in the first classifying process;
(i) removing an estimated frequency offset in the first sorting process;
(j) filtering an IQ sample re-collected by a low-pass filter having a cut-off frequency greater than a maximum frequency of the estimated bandwidth in the first classification process;
(k) dividing the input signal into a linear modulated signal or a non-linear modulated signal according to whether the instantaneous amplitude of the filtered IQ sample changes;
(I) separating an amplitude shift keying (ASK) signal from a change in the instantaneous phase of the filtered IQ sample when the input signal is divided into a linear modulated signal, A quadrature phase shift keying (QPSK) signal, an octant phase shift keying (8PSK) signal, and a quadrature amplitude modulation (QAM) signal; And
(m) a binary frequency shift keying (2-FSK) signal, a quadrature frequency shift keying (4-FFT) signal and a quadrature frequency shift keying signal from the number of line spectra appearing in the amplitude spectrum of the filtered IQ sample, (FSK) signal and an 8-frequency shift keying (8-FSK) signal.
상기 특징 인자는 순시 진폭의 최대치, 순시 주파수의 표준 편자, 순시 진폭의 표준 편차, 큐뮬런트, 순환 큐뮬런트, 모멘트, 삼각 모멘트 및 순환 모멘트를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
14. The method of claim 13,
Wherein the feature parameter includes a maximum value of an instantaneous amplitude, a standard deviation of an instantaneous frequency, a standard deviation of an instantaneous amplitude, a cumulant, a cyclic cumulant, a moment, a triangular moment and a cyclic moment. Way.
상기 (l) 과정에서, 4진 위상 편이 변조(QPSK) 신호, 8진 위상 편이 변조(8PSK) 신호 및 직교 진폭 변조(QAM) 신호는 미리 설정되는 참조 데이터와 필터링된 IQ 표본에서 추출한 특징 인자를 비교함으로 구분되며, KNN(K-nearest neighbor) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
14. The method of claim 13,
In step (1), a quadrature phase shift keying (QPSK) signal, an octal phase shift keying (8PSK) signal, and a quadrature amplitude modulation (QAM) signal are generated based on preset reference data and feature parameters extracted from the filtered IQ sample Wherein the K-nearest neighbor (KNN) algorithm is used.
상기 알고리즘 파라미터는 데시메이션율 및 고속 푸리에 변환의 길이 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the algorithm parameter is at least one of a decimation rate and a fast Fourier transform length.
상기 (g) 과정에서,
상기 표본화 주파수의 조절은 한 심볼당 표본수에 심볼율을 곱하여 이루어지며, 한 심볼당의 IQ 표본의 수는 표본화 주파수를 심볼율로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 입력 신호의 변조 형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
In the step (g)
Wherein the adjustment of the sampling frequency is performed by multiplying the number of samples per symbol by a symbol rate, and the number of IQ samples per symbol is a value obtained by dividing a sampling frequency by a symbol rate.
상기 입력 신호의 표본화 데이터의 양을 감소시키기 위해 미리 설정되는 알고리즘 파라미터를 조절하여 상기 입력 신호의 심볼율로부터 표본화 주파수를 조절하는 제 1 차 분류부; 및
상기 표본화 주파수를 이용하여 상기 표본화 데이터로부터 상기 입력 신호의 변조 형태를 구분하는 2차 분류부;를 포함하며,
상기 1차 분류부는,
I(In-phase) 데이터와 Q(Quadrature-phase) 데이터를 포함하는 IQ 표본을 수집하고, 상기 IQ 표본의 진폭 스펙트럼을 히스토그램으로 생성하며,상기 히스토그램에 나타난 진폭 스펙트럼으로부터 상기 입력 신호의 대역폭을 추정하고 상기 대역폭의 밖에 있는 진폭 스펙트럼의 합의 비 신호대잡음 비를 추정하며, 상기 대역폭의 중간 주파수를 주파수 옵셋으로 추정하고, 상기 IQ 표본에서 상기 진폭 스펙트럼을 상기 주파수 옵셋만큼 이동하여 상기 주파수 옵셋을 제거하며, 상기 대역폭의 최대 주파수보다 큰 차단 주파수를 갖는 저역 통과 필터로 상기 IQ 표본을 필터링하며, 상기 진폭 스펙트럼에서 나타나는 선 스펙트럼을 검출하여 상기 선스펙트럼을 이용하여 필터링된 IQ 표본의 심볼율을 추정하며, 변조 방식에 따라 다르게 되는 변조 신호의 특징을 나타내는 변수인 특정 인자를 추출하기 위해 과표본화된 신호를 생성하기 위해 상기 심볼율로부터 상기 표본화 주파수를 조절하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 인식 장치.
A receiver for receiving a signal from a transmitter and converting the signal into an input signal;
A first classifier configured to adjust a sampling frequency from a symbol rate of the input signal by adjusting a predetermined algorithm parameter to reduce an amount of sampled data of the input signal; And
And a secondary classifier for classifying a modulation type of the input signal from the sampled data using the sampling frequency,
Wherein the first classifying unit comprises:
A method for sampling an IQ sample including I (In-phase) data and Quadrature-phase (Q) data, generating an amplitude spectrum of the IQ sample as a histogram, estimating a bandwidth of the input signal from an amplitude spectrum represented in the histogram, Estimating a non-signal-to-noise ratio of a sum of amplitude spectra outside the bandwidth, estimating an intermediate frequency of the bandwidth as a frequency offset, removing the frequency offset by shifting the amplitude spectrum by the frequency offset in the IQ sample, , Filtering the IQ sample with a low pass filter having a cutoff frequency greater than the maximum frequency of the bandwidth, detecting a line spectrum appearing in the amplitude spectrum, estimating a symbol rate of the filtered IQ sample using the line spectrum, Which is characteristic of a modulated signal that varies depending on the modulation scheme And the sampling frequency is adjusted from the symbol rate to generate a over-normalized signal for extracting a specific factor which is a variable.
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| KR1020160025671A KR101722505B1 (en) | 2016-03-03 | 2016-03-03 | Method and apparatus for recognizing modulation type of input signal |
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