WO2016180410A1 - Verfahren und vorrichtung zur automatischen klassifikation des modulationsformats eines digital modulierten signals - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur automatischen klassifikation des modulationsformats eines digital modulierten signals Download PDF

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WO2016180410A1
WO2016180410A1 PCT/DE2016/100225 DE2016100225W WO2016180410A1 WO 2016180410 A1 WO2016180410 A1 WO 2016180410A1 DE 2016100225 W DE2016100225 W DE 2016100225W WO 2016180410 A1 WO2016180410 A1 WO 2016180410A1
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WO
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modulation format
data
value
cluster
points
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Application number
PCT/DE2016/100225
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Inventor
Christian Weber
Martin Peter
Tobias Felhauer
Lothar Schüssele
Andreas Christ
Original Assignee
Ls Telcom Ag
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/0012—Modulated-carrier systems arrangements for identifying the type of modulation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L7/00—Arrangements for synchronising receiver with transmitter

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for automatically classifying the modulation format of a digitally modulated signal having the features of the preambles of claims 1 and 1, respectively. Furthermore, the invention relates to a software recorded on a data carrier or downloadable from a communication network for performing the method with a data processing unit, in particular a signal processor unit.
  • the automatic classification of the modulation type or the modulation format of a digitally modulated signal represents the intermediate step between a signal detection, for example by means of a signal monitoring device, and the demodulation of a detected signal.
  • AMC Automatic Modulation Classification
  • modulation type is usually used as a generic term (for example, the amplitude, frequency or phase modulation can each be referred to as modulation mode) and different variants exist within a certain modulation type, which in particular have different constellation patterns in the I / Q diagram, is described in Following is the term modulation format used for a particular type of modulation with a particular constellation pattern in the I / Q diagram.
  • the AMC thus assigns a specific modulation format to a signal represented by a specific number of digital I / Q data points.
  • FIG. 1 shows a schematic block diagram of a system model 1 with a transmitter unit 3, a transmission channel 5 and a receiver unit 7.
  • the digitally modulated transmission signal S T x of the transmitter unit 3 is supplied to the output of the transmission channel 5, which is characterized among other things by a specific noise behavior.
  • the AWGN (additive white Gaussian noise) channel model is used for the transmission channel 5, in which the noise characteristics of the channel 5 by the addition of a noise signal S n with Gaussverteilter amplitude and constant spectral noise power density to the useful signal, ie the transmission signal S T x , is described.
  • This model was also used in the simulation of the method according to the present invention.
  • the noisy output signal of the transmitter unit 3 is additionally influenced by the linear and non-linear transmission characteristics of the transmission channel 5 (attenuation, dispersion, phase distortion, etc.) and fed to the input of the receiver unit 7 as a (noisy) receive signal S RX .
  • the receiver unit 7 comprises the essential tasks of the signal preprocessing (signal preprocessing unit 13) and the classification of the preprocessed data (classification unit 15) associated with the automatic modulation classification (AMC) and the shown AMC unit 11, respectively.
  • the received signal supplied to the receiver unit 7 can either be a directly received signal whose carrier frequency is known at least with a predetermined maximum permissible deviation, or a signal detected by a signal monitoring unit, not shown in FIG. 1, wherein the signal monitoring Unit also provides approximate information regarding carrier frequency and bandwidth.
  • the signal preprocessing unit 13 may include an I / Q receiver unit, not shown in detail, which splits the received signal S RX into a Q branch and an I branch, and the received signal S RX in each of the two branches, each with one of two 90 ° shifted from each other (orthogonal) sinusoidal signals with the approximate (ie afflicted with a frequency offset ⁇ f) carrier frequency f 0 in the baseband or down (except for the frequency offset ⁇ f) at least in the vicinity of the baseband and sampled at a predetermined sampling rate.
  • the sampling rate should be significantly higher than the symbol rate of the received signal S RX , preferably a multiple (for example the factor 10) of the symbol rate.
  • the sampling in the Q branch and I branch takes place at least substantially synchronously.
  • the I-data values and Q-data values thus generated are combined or form, for each sampling instant, to form an I / Q raw data point Xj, ra w.
  • Each I / Q raw data point can thus be represented as a two-dimensional vector or as a complex number.
  • the preprocessing unit 13 generates from this digital raw data of the classification unit 15 supplied classification input data having only data points in terms of timing behavior, each corresponding to an optimum sampling as possible and thus each represent a modulation symbol of the received signal S RX and with respect to a possible frequency and Phase offsets are corrected.
  • the correction of the timing can be such that from the oversampled I / Q raw data Xj, w ra those data points are selected which are optimal sampling day. After performing the correction for the timing and performing frequency and phase correction, corrected I / Q data with data points x, are present.
  • the number N must be chosen such that the correction methods used and, if applicable, also the classification methods carried out with the same I / Q data points, provide results that are sufficient with sufficient certainty or a maximum permissible error tolerance.
  • the further processing of these I / Q classification data x is then performed by the classification unit 15, which is designed so that it obtains the information with the highest possible reliability, which modulation format is based on the classification data x, so that the demodulator unit 17 using this information correct demodulation of the I / Q data to produce correct digital output data.
  • LB likelihood-based
  • FB feature-based
  • FB techniques use certain characteristic features of a modulation format that are reflected in the input signal data. The decision as to whether a specific modulation format applies to the received signal S RX is therefore made by the comparison of the characteristic features determined in the classification data S d, pp with the characteristic features of a number of predetermined modulation formats, ie a priori known modulation formats.
  • each modulation format being described by corresponding characteristic properties.
  • the AMC selects the modulation format from the modulation format pool whose properties are best matched to corresponding properties extracted from the signal data.
  • Clustering techniques exploit the information contained in the constellation diagram of modulation formats, in particular the location of the constellation points in the I / Q diagram, in order to best assign the corrected I / Q data points to a center of gravity, which is also called a prototype. From the "quality" of the achieved for the individual modulation formats of the modulation format pool assignment can then be concluded whether one, and possibly which one of the modulation formats applies to the corrected received signal data.
  • the invention has for its object to provide a device and software for performing the method.
  • the invention is based on the recognition that the AMC decision can be made on the basis of a utility function that assumes an even higher value, the better the respective cluster center of gravity assigned I / Q data points are covered by the cluster focus and the smaller the critical points of the determined cluster centers of gravity of the respectively assigned constellation point.
  • the utility function is preferably designed so that it shows a monotonously increasing course for each of the two aforementioned parameters or for each of the two aforementioned conditions. The utility function is thus formed so that its value is greater, the better the respective condition (at simultaneously keeping constant the other condition).
  • the utility function can be designed so that it assumes a lower value, the better the respective cluster center of gravity assigned I / Q data points are covered by the cluster focus and the smaller the critical distances of the identified cluster Focal points of each associated constellation point.
  • the utility function is preferably formed such that it shows a monotonically decreasing course for each of the two parameters or conditions. The utility function then assumes the lower the value, the better the respective condition (while maintaining the other condition constant).
  • the utility function can be relatively simple, so that a comparatively low computation outlay for determining the value of the utility function results for each of the individual modulation formats.
  • the utility function is such that it assumes an even higher value, the more constellation points of the relevant modulation format after the implementation of the clustering method in each case at least one I / Q data point has been assigned.
  • the K-means method is used as the clustering method.
  • This method enables a relatively simple and fast assignment of the I / Q data points of the classification data S d, pp to a specific prototype or cluster center of gravity.
  • the cluster focuses are determined according to the invention in such a way that the clustering method is initialized with the constellation points of the modulation format, so that the number of cluster focuses is determined by the number of constellation points of the relevant modulation format.
  • the utility function has a first subfunction in the form of a multiplicative term which assumes a higher or lower value the better the respective cluster center of gravity ordered I / Q data points are covered by the cluster focus.
  • the two aforementioned alternatives are assigned to the two aforementioned basic alternatives for the formation of the utility function. That is, if the utility function is designed so that it shows a monotonically increasing (falling) course with respect to the two fundamental parameters or conditions, the first subfunction is also formed as a monotonically increasing (decreasing) function.
  • the Euclidean distances of the I / Q data points in particular the sum of the Euclidean distances of the I / Q data points, can be used as a measure for the evaluation of the coverage of the I / Q data points assigned to a cluster center of gravity by the cluster centers the respective cluster focus.
  • the first part function can be formed by the following relationship:
  • CP m denotes the respective modulation format (1 ⁇ m ⁇ M), which is defined by a number K of constellation points C k (1 ⁇ k ⁇ K), with x, the I / Q data points of the classification data S d, pp , with P k the cluster centers after performing the clustering method, and with z ik a membership factor, which assumes the value 1 for the case in which the relevant data point x, the cluster focus P k is assigned, and the value 0 for all other cases.
  • CP m denotes the respective modulation format (1 ⁇ m ⁇ M), which is defined by a number K of constellation points C k (1 ⁇ k ⁇ K), with x, the I / Q data points of the classification data S d, pp , with P k the cluster centers after performing the clustering method, and with z ik a membership factor, which assumes the value 1 for the case in which the relevant data point x, the cluster focus P k is assigned, and the value 0 for
  • the term thus represents the sum of the squared Euclidean distances of each I / Q data point from the cluster center of gravity P k of the cluster to which it belongs.
  • J (CP m ) corresponds to the value of the so-called cost function of the K-Means method after its termination.
  • the K-Means method becomes iterative after initialization with the constellation points of the modulation format concerned as initial cluster emphases (initial prototypes) performed until the assignment of the I / Q data points to the cluster priorities no longer changes.
  • the membership results from the minimum distance of an I / Q data point to all current cluster priorities (current prototypes). At the end of an iterative step, the new cluster focus is determined.
  • This first part function is such that it assumes a maximum value of 1 when J (CP m ) reaches the value 0, ie when all I / Q data points coincide with the respective cluster center of gravity.
  • the utility function has a second subfunction in the form of a multiplicative term, which assumes an even higher or lower value, the lower the Euclidean distances, in particular the sum of the Euclidean distances or the average Euclidean distance associated with clustering Method determined cluster priorities of the respective associated constellation points of the respective modulation format are.
  • the two aforementioned alternatives are assigned to the two above-explained basic alternatives for the training of the utility function. That is, if the utility function is designed to exhibit a monotonically increasing (decreasing) course with respect to the two fundamental parameters or conditions, the second subfunction is also formed as a monotonically increasing (decreasing) function.
  • the second partial function F 2 (CP m ) of the utility function can preferably be formed by the following relationship: where CP m (1 ⁇ m ⁇ M) denotes the modulation format, where K represents the number of constellation points or the cluster centers of the respective modulation format CP m , and where C k and P k are the constellation points or the cluster Emphases of the relevant modulation format are designated.
  • This form of the second subfunction F 2 (CP m ) has a monotonously decreasing profile as a function of the sum of the Euclidean distances of the cluster centers P k of the respective associated constellation points C k .
  • the sum of the distances is averaged for calculating the second subfunction F 2 (CP m ), ie divided by the number of constellation points of the respective modulation format.
  • the second subfunction F 2 (CP m ) has a monotonously increasing course and reaches the maximum value 1 when the average distance reaches 0.
  • the utility function can have a third partial function F 3 (CP m ) in the form of a multiplicative term, which has the following form:
  • ⁇ £ (P fe ) is defined so that it assumes the value 1, if at least one data point was assigned to the respective cluster center of gravity P k , and the value 0 otherwise.
  • CP m the modulation format (1 ⁇ m ⁇ M). net is and with K the number of cluster emphases of the respective modulation format.
  • the third subfunction also reaches a maximum value of 1 if each cluster center of gravity (and thus indirectly each constellation point) has been assigned at least one I / Q data point. If this is not the case, for example because the relevant modulation format to be tested has more constellation points than the modulation format actually contained in the I / Q data, the third sub-function drastically reduces the value of the entire utility function so that there is hardly any danger in that the relevant modulation format to be tested is identified as correct.
  • the first partial function the utility function is weighted more heavily than the one or the two further subfunctions F 2 (CP m ) and F 3 (CP m ).
  • the first subfunction be squared.
  • a device according to the invention for carrying out the method explained above can be designed as a suitable data processing device, in particular as a signal processor.
  • a data processing device can also be integrated in a more complex unit.
  • the method will then be implemented regularly in the form of software which can be loaded into the main memory of the data processing device or permanently stored therein.
  • the term "software” as used herein thus refers to any type of software, computer program or firmware.
  • the software according to the invention can, of course, be present in a form recorded on any data carrier and be loaded from there into the main memory of a data processing device or stored permanently in it Of course it is also possible to download the software from a communication network.
  • 1 shows a schematic block diagram of a system model 1 with a transmitting unit, a transmission channel and a receiver unit, wherein the receiver unit comprises a classification unit according to the invention
  • Fig. 2 is a schematic block diagram of the preprocessing unit of the receiving unit in Fig. 1;
  • FIG. 3 shows diagrammatic I / Q diagrams for receive data of a 16 QAM signal for various preprocessing processing steps (FIG 3a: uncorrected, oversampled I / Q data
  • FIG. 3 b the timing corrected receive data (after determination of the Fig. 3c: the frequency and phase offset corrected data in Fig. 3b);
  • Fig. 4 is a flowchart for explaining the method according to the invention.
  • FIG. 5 shows a diagram with simulated detection probabilities when using the method according to the invention as a function of the signal-to-noise ratio for different modulation formats.
  • the system model 1 shown in Fig. 1 has already been explained in detail above. In the following, therefore, essentially only the functions of the AMC unit 11 will be explained in more detail, since in addition to the signal preprocessing unit 13, in particular the classification unit 15 is designed for carrying out the method.
  • the classification unit 15 can be designed as a data processing device, in particular as a signal processor unit, which is designed to carry out the classification method explained below.
  • the method can be implemented in the form of software or firmware, which is contained in a main memory of the data processing device, which can also be embodied as a read-only memory.
  • I / Q data points x obtained from the actual received signal S RX , have already been supplied.
  • These I / Q data points can are obtained from the analog high-frequency received signal S RX by means of an analog, not shown I / Q receiving device, which divides the high-frequency received signal into an I and a Q-receiving branch and each down-mix using one of two orthogonal sinusoidal signals in the baseband ,
  • the sinusoidal signals in this case have a frequency f 0 , which corresponds at least approximately, that is, except for a frequency error or frequency offset ⁇ f the carrier frequency of the received signal S RX .
  • the approximate frequency f 0 may be supplied to the signal preprocessing unit 13 from another unit (not shown) or stored therein.
  • the further unit may be, for example, a signal monitoring unit.
  • a low frequency analog signal is generated which, except for a frequency and phase offset, corresponds to the I signal and the Q signal, each in the I or Q path of an I / Q modulator for generating a corresponding output signal S T x of the transmitting unit 3 could have been used.
  • other types of modulators 9 ( Figure 1) may be used, depending on the particular modulation format of the output signal S T x. This does not change the possibility of using on the receiving side an I / Q demodulator or an I / Q receiving unit included in it which is capable of producing I / Q raw data Xi, ra w for received signals of any digital modulation format to create.
  • the low-frequency analog I and Q signals thus generated can then be sampled time-synchronously with a predetermined sampling frequency and converted into corresponding digital sampling values.
  • the sampling frequency is chosen so that it is substantially greater than the symbol rate (also referred to as the step frequency) of the high-frequency received signal S RX .
  • the sampling frequency may be, for example, ten times the step frequency.
  • the I / Q raw data x, ⁇ thus generated are supplied to the signal preprocessing unit 13 shown in FIG. 2 at the input thereof.
  • the signal preprocessing unit 13 includes 3 stages each for correcting a particular error still contained in the oversampled I / Q raw data.
  • the first stage is a time synchronization unit (timing recovery unit) 19, which has a digital filter 21, for example as Low pass filter can be formed and used for noise reduction.
  • the bandwidth of the filter 21 can either be fixedly set to a value which is greater than the maximum expected bandwidth of the received signal S RX or of the I / Q raw data Xi raw
  • the filtered output signal or the filtered output data of the digital filter 19 are a unit 23 for determining at least one parameter for time synchronization supplied.
  • the unit 23 can be designed in such a way that, according to a known method, it uses those data points from the I / Q raw data Xj. raw , which each have a time interval corresponding to the symbol duration and for which a maximum opening of the eye diagram results.
  • the unit 23 for determining at least one parameter for time synchronization supplies to a correcting unit 25 to be determined by the at least one parameter, which the correcting unit 25 used to perform the time synchronization. for example, the unit 23 supplies the information that certain selected l / Q raw data Xi, ra w each represents a modulation symbol.
  • the Unit 23 supplies specific values for the index i of the I / Q raw data Xi, ra w, in particular a specific initial value for the index i and a specific interval ⁇ , which corresponds to a multiple of the sampling interval.
  • FIG. 3a shows an I / Q diagram for a plurality of raw I / Q data points x, which were generated as part of a measurement from a noisy received signal S RX , which has a 16 QAM modulation. Since no correction has yet been made, no structure of the data points, but only a point cloud is recognizable. By performing the time synchronization by means of the correction unit 25, those I / Q raw data points that do not represent a modulation symbol have been eliminated from the point cloud shown in FIG. 3a. The remaining points, each representing a modulation symbol, are shown in FIG. 3b.
  • the second stage of the signal preprocessing unit 13 is a frequency synchronization unit 27, which comprises a scaling unit 29, a unit 31 for determining at least one parameter for the frequency synchronization and a correction unit 33 for carrying out the frequency synchronization.
  • Scaling unit 29 normalizes the timing-corrected I / Q data with its variance corresponding to the signal power.
  • the unit 31 is designed to determine the frequency error or frequency offset ⁇ f which is still contained in the I / Q data corrected for the timing. For this purpose, corresponding methods are known. According to the invention, a method is used according to which timing-corrected I / Q data are varied in frequency. This is done over a presumably sufficient frequency offset of ⁇ ⁇ f in a sufficiently small step size.
  • the angles of the scaled or non-scaled I / Q data are evaluated to determine whether there are any "clusters."
  • the phase angles of the (scaled or unscaled) utilities h 2 hist (8 arg (Xi)) and
  • h 3 hist (16 arg (Xi)) and evaluated for variance.
  • a high variance shows that sharper peaks are present in the histogram than in a lower variance.
  • the histograms h 2 and h 3 are optimized in particular for 8 PSK and 16 PSK modulation formats.
  • the values of the variance for the histograms hi, h 2 and h 3 are evaluated in terms of their dynamics in the frequency range ⁇ ⁇ f. For this purpose, for example, the ratio of the maximum value of the variance in the entire frequency range and the mean value of the variance (also over the entire frequency range) can be calculated.
  • the frequency value or frequency offset used for the frequency correction can then be determined using those histograms hi, h 2 or h 3 , ie taken from the relevant diagram or the data set of the associated frequency-dependent variance values, which has the highest value for the dynamics the variance delivers. This frequency value can then be used for the correction by the correction unit 33.
  • the frequency value for the frequency correction can then be determined from the parameter for which the maximum dynamic results, ie either from one of the frequency-dependent variances, which were determined based on the histograms hi, h 2 and h 3 , or from one the frequency-dependent moments ⁇ 4 and ⁇ 16 .
  • the constellation diagram (with a signal-to-noise ratio which still permits essentially error-free demodulation) already shows clear point clusters, which however still involve a phase error with respect to the constellation points of the actually applicable modulation format around the origin of the I / Q diagram.
  • phase synchronization unit 35 This last required correction is made in the third stage of the signal preprocessing unit 13 by a phase synchronization unit 35.
  • the phase of the now frequency-corrected and scaled I / Q data can be varied in a predetermined angular range in sufficiently small steps.
  • the angular range is preferably specified as a function of the a priori specified types of modulation. For example, an angular range of 180 ° is necessary for BPSK as the smallest assumed symbol alphabet. Given a minimal symbol alphabet for QPSK, a maximum angular range of 90 ° is sufficient.
  • the peak value for a peak can be determined and compared with values determined for the modulation formats of the modulation format pool.
  • a phase correction value can then be determined from the existing angular deviation.
  • This method can be used in a unit 37 for the Mood of at least one parameter for the phase synchronization are executed.
  • the unit 37 supplies the phase correction value to a correction unit 39 for performing the phase synchronization, which outputs, at the output of the signal preprocessing unit 13, the I / Q data corrected with regard to the timing, a frequency offset and a phase offset.
  • Fig. 3c shows a constellation diagram for the fully corrected I / Q data for the simulated received signal SRX, which has a 16 QAM modulation.
  • SRX the simulated received signal
  • the parameters required for the correction need not be determined continuously by the signal preprocessing unit 13 for all input data, ie for all raw I / Q data points Xi, ra w. Rather, it is sufficient to determine the correction data once or at predetermined intervals or depending on one or more further parameters, for example the error rate in the demodulation, and then apply it to the stream of the input data.
  • the corrected stream of received data that is to say in the stream of the corrected I / Q data points x i, is fed to the demodulator unit 17 at its input port.
  • the parameters required for the demodulation are obtained by the demodulator unit 17 from the classification unit 15.
  • This may in particular also be the same block of I / Q data points used in the synchronization units 19, 27 and 35 for the determination of the individual parameters for performing the time, frequency and phase synchronization.
  • the classification unit 15 After the start of the classification procedure, the Corrected I / Q data points are selected, for example the N data points transferred from the signal preprocessing unit 13.
  • the classification unit 15 selects a first modulation format CPi to be tested from a pool of M digital modulation formats CP m (1 ⁇ m ⁇ M).
  • the pool of modulation formats may include, for example, the information required for the classification for the 4 QAM / PSK, 16QAM, 32QAM, 64QAM, BPSK, 8PSK and 16 PSK modulation formats.
  • the pool of modulation formats or the information for each of the modulation formats of the pool can be stored in the classification unit 15. It is also possible to supply the relevant information to the classification unit 15 from an external unit (not shown).
  • the stored information comprises for each modulation format the respective constellation diagram, ie the I and the Q values for each constellation point of the relevant modulation format.
  • the I and Q values are normalized in the same way as for the corrected I / Q data points. As explained above, normalization may be performed on the average power included in a modulation signal using the modulation format of interest.
  • the classification unit 15 performs a clustering procedure which is initialized with the constellation points of the selected modulation format.
  • clustering method is the K-Means method whose cost function is given in equation (1).
  • Equation (1) with CP m (1 ⁇ m ⁇ M), one of the M modulation formats of the modulation format pool, with Xi the I / Q data points of the block of N data points, and P k (1 ⁇ k ⁇ K) are the K prototypes of the K-Means method, which has been initialized with the constellation points of the respective modulation format, and zik denotes a membership factor equal to 1 when the respective I / Q data point x, assigned by the K-Means method to the prototype P k and is equal to 0 otherwise.
  • the cost function of the K-Means method is thus the sum of the squares of the Euclidean distances of the I / Q data points from the respectively assigned prototype Are defined. In the ideal case of a non-noisy signal, the I / Q data points lie exactly on the constellation points of the modulation format of the signal, so that in this ideal case the cost function assumes the value zero.
  • a utility function F (CP m ) is calculated, which evaluates how well the modulation format CP m under test agrees with the modulation format of the received signal SRX, from which the corrected I / Q data points are extracted were.
  • the maximum or minimum value (CP m) or argmin F (CP m) is argmax F is determined depending on whether the utility function F (CP m) is adapted so that an optimum applying test of Modulation format CP m leads to an optimal high or optimal low function value.
  • the modulation format CP m for which the highest or lowest value of the utility function results, is classified as the appropriate modulation format.
  • F (CP m ) F (CP m ) ⁇ F 2 (CP m ) ⁇ F 2 (CP m ) (2) with 1
  • C k denotes the constellation points of the respective modulation format CP m to be tested (1 ⁇ k ⁇ K) and J (CP m ) denotes the value of the cost function of the K-mean method according to equation (1) after termination of the method.
  • ⁇ ( ⁇ ) denotes a function whose value is equal to 1 if at least one I / Q data point in the I / Q plane has been assigned to the prototype P k with the clus- tering method and 0 otherwise.
  • the prototypes P k of a modulation format are derived from the respective constellation points C k of the modulation format CP m to be tested, with which the clustering method was initialized.
  • the value of the cost function J (CP m ) is weighted with the number K of constellation points.
  • the subfunction As can be seen, it is designed to achieve a value of 1 for optimal coverage of the I / Q data points by the cluster prototypes. For very bad covers, ie in the event that the cost function assumes very high values, the first subfunction goes to 0.
  • the second subfunction F 2 (CP m ) depends essentially on the sum of the Euclidean distances or the mean distance of the prototypes P k from the associated constellation points C k of the modulation format CP m , with which the clustering Procedure was initialized. The greater these distances or the average distance, the more the value of the second partial function F 2 (CP m ) goes to 0. The smaller the distances or the average distance, the more the value of the second partial function F 2 approaches (CP m ) the value 1.
  • the third subfunction takes into account that it may happen that a modulation format CP m to be tested has more constellation points and at least one of the points is so far away from the I / Q data points that no single data point is assigned to it with the clustering method.
  • the modulation format of the received signal is not included in the modulation format pool.
  • the above utility function is such that in all these cases, a sufficiently reliable statement can be made as to whether, and if so, what modulation format of the modulation format pool applies to the received signal.
  • the utility function can of course also be designed differently using the same evaluation mechanisms or information.
  • the cost function according to equation (1) and the sum term in the denominator of equation (4) which represents the Euclidean distance of the prototypes after completion of the clustering method from the constellation points initializing this
  • the mechanism according to FIG Equation (5) or a mechanism analogous thereto which evaluates whether at least one data point has been assigned to all prototypes.
  • the utility function can also be formed in such a way that it assumes a minimum value for the most appropriate modulation format. This of course also applies to appropriately selected or trained sub-functions.
  • FIG. 6 shows a diagram in which the probability of a correct assignment of the modulation format to the modulation format contained in the noisy received signal S RX is shown as a function of the signal to noise ratio (SNR).
  • SNR signal to noise ratio

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  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches die empfangenen I/Q-Datenpunkte zuerst für jedes Modulationsformat mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate jeweils alle I/Q-Datenpunkte jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt zugeordnet sind. Danach wird für jedes Modulationsformat jeweils der Wert einer Nutzenfunktion bestimmt, welche einen umso höheren (niedrigeren) Wert annimmt, je besser die einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte von dem zugeordneten Konstellationspunkt sind. Es wird dann dasjenige Modulationsformat als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat angenommen, für welche die Nutzenfunktion den höchsten (niedrigsten) Wert annimmt.

Description

Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals
Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals mit den Merkmalen der Oberbegriffe der Patentansprüche 1 bzw. 1 1. Des Weiteren betrifft die Erfindung eine auf einen Datenträger aufgezeichnete oder aus einem Kommunikationsnetz herunterladebare Software zur Durchführung des Verfahrens mit einer Datenverarbeitungseinheit, insbesondere einer Signalprozessoreinheit.
Die automatische Klassifikation der Modulationsart bzw. des Modulationsformats eines digital modulierten Signals stellt den Zwischenschritt zwischen einer Signaldetektion, beispielsweise mittels einer Signal-Monitoringvorrichtung, und der Demodulation eines detektierten Signals dar. Insbesondere dann, wenn weder die gesendeten Daten noch andere Signalparameter, wie der Frequenz-Offset, der Phasen-Offset oder eine Ti- ming-lnformation bekannt sind, handelt es sich bei der automatischen Modulationsklassifikation (Automatic Modulation Classification: AMC)um eine komplexe Aufgabe im Rahmen der Entwicklung eines Systems oder einer Systemeinheit für das Radio- Monitoring oder im Rahmen der Entwicklung von Cognitive Radio Anwendungen.
Da der Begriff der Modulationsart meist als Oberbegriff verwendet wird (beispielsweise können die Amplituden-, Frequenz- oder Phasenmodulation jeweils als Modulationsart bezeichnet werden) und innerhalb einer bestimmten Modulationsart verschiedene Varianten existieren, die insbesondere unterschiedliche Konstellationsmuster im l/Q- Diagramm aufweisen, wird im Folgenden der Begriff Modulationsformat für eine bestimmte Modulationsart mit einem bestimmten Konstellationsmuster im I/Q-Diagramm verwendet. Mit der AMC wird also einem Signal, das durch eine bestimmte Anzahl von digitalen I/Q-Datenpunkten repräsentiert ist, ein bestimmtes Modulationsformat zugeordnet.
Fig. 1 zeigt ein schematisches Blockdiagram eines Systemmodells 1 mit eine Sendereinheit 3, einem Übertragungskanal 5 und einer Empfängereinheit 7. Die Sen- dereinheit 3 erzeugt aus ihr zugeführten (üblicherweise binären) digitalen Sendedaten ζη,τχ (η=1 , 2, 3, ... ;n e N) mittels einer Modulatoreinheit 9 ein digital moduliertes Sendesignal STx, welches ein vorbestimmtes Modulationsformat und eine vorbestimmte Trägerfrequenz f0 aufweist. Das digital modulierte Sendesignal STx der Sendereinheit 3 wird an deren Ausgang dem Übertragungskanal 5 zugeführt, der unter anderem durch ein bestimmtes Rauschverhalten charakterisiert ist. In Fig. 1 ist für den Übertragungskanal 5 das AWGN (additive white Gaussian noise) Kanalmodell verwendet, bei dem die Rauscheigenschaften des Kanals 5 durch die Addition eines Rauschsignals Sn mit gaußverteilter Amplitude und konstanter spektraler Rauschleistungsdichte zum Nutzsignal, d.h. dem Sendesignal STx, beschrieben wird. Dieses Modell wurde auch bei der Simulation des Verfahrens nach der vorliegenden Erfindung verwendet. Das verrauschte Ausgangssignal der Sendereinheit 3 wird zusätzlich zum Rauschen durch die linearen und nichtlinearen Übertragungseigenschaften des Übertragungskanals 5 beeinflusst (Dämpfung, Dispersion, Phasenverzerrung etc.) und als (verrauschtes) Empfangssignal SRX dem Eingang der Empfängereinheit 7 zugeführt.
Wie in Fig. 1 dargestellt, umfasst die Empfängereinheit 7 die der automatischen Modulationsklassifikation (AMC) bzw. der gezeigten AMC-Einheit 11 zugeordneten wesentlichen Aufgaben der Signalvorverarbeitung (Signalvorverarbeitungseinheit 13) und der Klassifikation der vorverarbeiteten Daten (Klassifikationseinheit 15). Die AMC- Ergebnisse bzw. ein diese beinhaltendes Signal SAMC und vorverarbeitete l/Q- Daten x, (i=1 , 2, 3, ... ; j e ) werden dann einer Demodulatoreinheit 17 zugeführt, welche die Demodulation vornimmt und digitale Ausgangsdaten zn,Rx (n=1 , 2, 3, ... ;n e ) erzeugt, die im Idealfall, d.h. ohne das Auftreten von Übertragungsfehlern, mit den der Sendeeinheit 3 zugeführten digitalen Eingangsdaten znjx identisch sind.
Das der Empfängereinheit 7 zugeführte Empfangssignal kann entweder ein direkt empfangenes Signal sein, dessen Trägerfrequenz zumindest mit einer vorbestimmten maximal zulässigen Abweichung bekannt ist, oder ein von einer in Fig. 1 nicht dargestellten Signal-Monitoring-Einheit detektiertes Signal, wobei die Signal-Monitoring- Einheit ebenfalls ungefähre Informationen betreffend die Trägerfrequenz und die Bandbreite liefert. Die Signalvorverarbeitungseinheit 13 kann eine nicht näher dargestellte l/Q- Empfängereinheit umfassen, welche das Empfangssignal SRX in einen Q-Zweig und einen I-Zweig splittet und das Empfangssignal SRX in jedem der beiden Zweige mit jeweils einem von zwei 90° zueinander verschobenen (orthogonalen) sinusförmigen Signalen mit der ungefähren (d.h. mit einem Frequenzoffset Äf behafteten) Trägerfrequenz f0 in das Basisband bzw. (bis auf den Frequenzoffset Äf) zumindest in die Nähe des Basisbandes heruntermischt und mit einer vorbestimmten Abtastrate abtastet. Die Abtastrate sollte dabei deutlich höher sein als die Symbolrate des Empfangssignals SRX, vorzugsweise ein Vielfaches (beispielsweise den Faktor 10) der Symbolrate betragen. Die Abtastung im Q-Zweig und I-Zweig erfolgt dabei zumindest im Wesentlichen synchron. Die so erzeugten I-Datenwerte und Q-Datenwerte werden für jeden Abtastzeitpunkt zu einem I/Q-Rohdatenpunkt Xj,raw zusammengefasst oder bilden einen solchen. Jeder I/Q-Rohdatenpunkt kann somit als zweidimensionaler Vektor oder als komplexe Zahl dargestellt werden.
Die Vorverarbeitungseinheit 13 erzeugt aus diesen digitalen Rohdaten der Klassifikationseinheit 15 zugeführte Klassifikationseingangsdaten, die hinsichtlich des Timing- Verhaltens nur noch Datenpunkte aufweisen, die jeweils einem möglichst optimalen Abtastzeitpunkt entsprechen und somit jeweils ein Modulationssymbol des Empfangssignals SRX repräsentieren und die hinsichtlich eines möglichen Frequenz- und Pha- senoffsets korrigiert sind. Hierzu sind eine Reihe von Verfahren bekannt, so dass im Rahmen der vorliegenden Beschreibung nicht näher darauf eingegangen werden muss. Insbesondere kann die Korrektur des Timings so erfolgen, dass aus den überabgetasteten I/Q-Rohdaten Xj,raw diejenigen Datenpunkte ausgewählt werden, die den optimalen Abtastzeitpunkten am nächsten liegen. Nach der Durchführung der Korrektur hinsichtlich des Timings und der Durchführung einer Frequenz- und Phasenkorrektur liegen korrigierte I/Q-Daten mit Datenpunkten x, vor. Zur Durchführung der Korrektur kann eine vorbestimmte Anzahl von N Datenpunkten (beispielsweise N aufeinanderfolgende Datenpunkte x, mit i=1 , 2, 3, ... N; i e N) herangezogen werden. Die Anzahl N muss so gewählt werden, dass die verwendeten Korrekturverfahren und gegebenenfalls auch das mit denselben I/Q-Datenpunkten durchgeführte Klassifikationsverfahren Ergebnisse liefern, die mit ausreichender Sicherheit bzw. einer maximal zulässigen Fehlertoleranz zutreffen. Die Weiterverarbeitung dieser I/Q-Klassifikationsdaten x, erfolgt dann durch die Klassifikationseinheit 15, welche so ausgebildet ist, dass sie mit möglichst hoher Zuverlässigkeit die Information gewinnt, welches Modulationsformat den Klassifikationsdaten x, zugrunde liegt, so dass die Demodulatoreinheit 17 unter Verwendung dieser Information eine korrekte Demodulation der I/Q-Daten zur Erzeugung korrekter digitaler Ausgangsdaten vornehmen kann.
Für die eigentliche AMC, die von der Klassifikationseinheit 15 durchgeführt wird, existieren im Wesentlichen zwei grundsätzliche Algorithmen, nämlich einerseits sogenannte wahrscheinlichkeitsbasierte (likelihood-based; LB) Verfahren und andererseits merkmalsbasierte (feature-based; FB) Verfahren. Da LB Verfahren mit dem Nachteil einer deutlich höheren Komplexität bei der rechnerischen Auswertung belastet sind, finden in praktischen Anwendungen meist FB Verfahren Verwendung. Üblicherweise verwenden FB Verfahren bestimmte charakteristische Merkmale eines Modulationsformats, die sich in den Eingangssignaldaten widerspiegeln. Die Entscheidung, ob ein bestimmtes Modulationsformat auf das Empfangssignal SRX zutrifft, wird also durch den Vergleich der in den Klassifikationsdaten Sd,pp festgestellten charakteristischen Merkmale mit den charakteristischen Merkmalen einer Anzahl vorbestimmter, d.h. a priori bekannter Modulationsformate getroffen.
Für die Durchführung der automatischen Modulationsklassifikation ist es also erforderlich, zunächst einen Pool von Modulationsformaten zu definieren, wobei jedes Modulationsformat durch entsprechende charakteristische Eigenschaften beschrieben ist. Im Rahmen der AMC wird dann dasjenige Modulationsformat aus dem Modulationsformatepool ausgewählt, dessen Eigenschaften sich am besten mit entsprechenden, aus den Signaldaten extrahierten Eigenschaften in Übereinstimmung bringen lassen.
Ein jüngerer Trend geht dahin, Clustering-Verfahren für die AMC zu verwenden, wobei diese Varianten zu den FB Verfahren zählen. Clustering-Verfahren nutzen die im Konstellationsdiagramm von Modulationsformaten enthaltenen Informationen aus, insbesondere die Lage der Konstellationspunkte im I/Q-Diagramm, um die korrigierten l/Q- Datenpunkte jeweils bestmöglich einem Schwerpunkt zuzuordnen, der auch als Prototyp bezeichnet wird. Aus der„Qualität" der für die einzelnen Modulationsformate des Modulationsformatepools erreichten Zuordnung kann dann geschlossen werden, ob eines, und gegebenenfalls welches, der Modulationsformate auf in die korrigierten Empfangssignaldaten zutrifft.
Problematisch bei der Anwendung derartiger Clustering-Verfahren für die AMC ist jedoch die Erstellung einer Vorschrift, welche die„Qualität" der Zuordnung der in dem Modulationsformatepool enthaltenen Modulationsformate zu den korrigierten Eingangssignaldaten möglichst einfach und zuverlässig beschreibt.
In O. Azarmanesh, S.G. Bilen,„l-Q diagram utilization in a novel modulation Classification technique for cognitive radio applications", EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2013, 2013:289 wird eine Kombination des K-Means Algorithmus mit dem K-Center Algorithmus für die AMC verwendet, wobei lediglich die Standardabweichung der berechneten Prototypen für die AMC Entscheidung verwendet wird.
Ausgehend von diesem Stand der Technik ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals zu schaffen, welches einen relativ geringen Rechenaufwand erfordert und gleichzeitig eine höhere Sicherheit bei der AMC Entscheidung gewährleistet. Des Weiteren liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, eine Vorrichtung sowie eine Software zur Durchführung des Verfahrens zu schaffen.
Die Erfindung löst diese Aufgabe mit den Merkmalen der Patentansprüche 1 bzw. 11 , 13 und 14.
Die Erfindung geht von der Erkenntnis aus, dass die AMC Entscheidung auf der Basis einer Nutzenfunktion getroffen werden kann, die einen umso höheren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die bei kritischen Abstände der ermittelten Cluster-Schwerpunkte von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt sind. Dabei ist die Nutzenfunktion vorzugsweise so ausgebildet, dass sie für jeden der beiden vorgenannten Parameter bzw. für jede der beiden vorgenannten Bedingungen einen monoton steigenden Verlauf zeigt. Die Nutzenfunktion wird also so gebildet, dass deren Wert umso größer ist, je besser die jeweilige Bedingung (bei gleichzeitigem Konstanthalten der jeweils anderen Bedingung) zutrifft. Nach einer anderen Alternative kann die Nutzenfunktion so ausgebildet sein, dass sie einen umso niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten l/Q- Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die kritischen Abstände der ermittelten Cluster-Schwerpunkte von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt sind. In diesem Fall wird die Nutzenfunktion vorzugsweise so gebildet, dass sie für jeden der beiden Parameter bzw. Bedingungen einen monoton fallenden Verlauf zeigt. Die Nutzenfunktion nimmt dann einen umso geringeren Wert an, je besser die jeweilige Bedingung (bei gleichzeitigem Konstanthalten der jeweils anderen Bedingung) zutrifft.
Das Verwenden einer Nutzenfunktion, welche diese beiden Bedingungen bzw. Parameter verknüpft, ermöglicht eine äußerst zuverlässige AMC Entscheidung. Zudem kann die Nutzenfunktion relativ einfach ausgebildet sein, so dass sich ein verhältnismäßig geringer Rechenaufwand für das Bestimmen des Wertes der Nutzenfunktion für jedes der einzelnen Modulationsformate ergibt.
Nach einer Ausführungsform der Erfindung ist die Nutzenfunktion so beschaffen, dass sie einen umso höheren Wert annimmt, je mehr Konstellationspunkte des betreffenden Modulationsformats nach der Durchführung des Clustering-Verfahrens jeweils mindestens ein I/Q-Datenpunkt zugeordnet wurde. Durch die Verwendung dieser weiteren Bedingungen bzw. dieses weiteren Parameters ergibt sich eine weiter verbesserte Sicherheit beim Treffen der AMC Entscheidung.
Nach einer Ausgestaltung der Erfindung wird als Clustering-Verfahren das K-Means- Verfahren verwendet. Dieses Verfahren ermöglicht eine verhältnismäßig einfache und schnelle Zuordnung der I/Q-Datenpunkte der Klassifikationsdaten Sd,pp zu einem bestimmten Prototyp bzw. Cluster-Schwerpunkt. Es ist jedoch ebenfalls möglich, ein anderes Clustering-Verfahren einzusetzen, um die I/Q-Datenpunkte in Cluster aufzuteilen, welchen jeweils ein Cluster-Schwerpunkt zugeordnet ist. Dabei werden erfindungsgemäß die Cluster-Schwerpunkte in der Weise ermittelt, dass das Clustering- Verfahren mit den Konstellationspunkten des Modulationsformats initialisiert wird, so dass die Anzahl der Cluster-Schwerpunkte durch die Anzahl der Konstellationspunkte des betreffenden Modulationsformats festgelegt ist. Nach einer Ausführungsform der Erfindung weist die Nutzenfunktion eine erste Teilfunktion in Form eines mulitplikativen Terms auf, welcher einen umso höheren oder niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt geordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind. Selbstverständlich sind die beiden vorgenannten Alternativen den beiden vorgenannten grundsätzlichen Alternativen für die Ausbildung der Nutzenfunktion zugeordnet. D.h., wenn die Nutzenfunktion so ausgebildet ist, dass sie in Bezug auf die beiden grundsätzlichen Parameter bzw. Bedingungen einen monoton steigenden (fallenden) Verlauf zeigt, so ist auch die erste Teilfunktion als monoton steigende (fallende) Funktion ausgebildet.
Als Maß für die Bewertung der Abdeckung der jeweils einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch die Cluster-Schwerpunkte können dabei die euklidischen Abstände der I/Q-Datenpunkte, insbesondere die Summe der euklidischen Abstände der I/Q-Datenpunkte, von dem jeweiligen Cluster-Schwerpunkt herangezogen werden.
Die erste Teilfunktion
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der Nutzenfunktion kann dabei durch folgende Beziehung gebildet sein:
Fi(CPm) = 1+ cPm>K mit KC m) = lLi li Xi - Zik - Pk 2 wobei mit CPm das jeweilige Modulationsformat bezeichnet ist (1 < m < M), welches durch eine Anzahl K von Konstellationspunkten Ck (1 < k < K) charakterisiert ist, mit x, die I/Q-Datenpunkte der Klassifikationsdaten Sd,pp, mit Pk die Cluster-Schwerpunkte nach der Durchführung des Clustering-Verfahrens, und mit zik ein Zugehörigkeitsfaktor, welcher den Wert 1 annimmt für den Fall, dass der betreffende Datenpunkt x, dem Cluster-Schwerpunkt Pk zugeordnet ist, und den Wert 0 für alle sonstigen Fälle. Der Term stellt also die Summe der quadrierten euklidischen Distanzen jedes l/Q- Datenpunkts von dem Cluster-Schwerpunkt Pk des Clusters dar, welchem er angehört. Mit anderen Worten, J(CPm) entspricht dem Wert der sogenannten Kostenfunktion des K-Means Verfahrens nach dessen Beendigung. Das K-Means-Verfahren wird dabei nach der Initialisierung mit den Konstellationspunkten des betreffenden Modulationsformats als Anfangs-Cluster-Schwerpunkte (Anfangsprototypen) so lange iterativ durchgeführt, bis sich die Zuordnung der I/Q-Datenpunkte zu den Cluster- Schwerpunkten nicht mehr ändert. Die Zugehörigkeit ergibt sich dabei aus dem minimalen Abstand eines I/Q-Datenpunkts zu allen aktuellen Cluster-Schwerpunkten (aktuellen Prototypen). Am Ende eines iterativen Schritts wird dann jeweils der neue Clus- ter-Schwerpunkt ermittelt.
Diese erste Teilfunktion
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ist so beschaffen, dass sie maximal den Wert 1 annimmt, wenn J(CPm) den Wert 0 erreicht, d.h. wenn sämtliche I/Q-Datenpunkte mit dem jeweiligen Cluster-Schwerpunkt zusammenfallen. Je größer die Summe der euklidischen Abstände der I/Q-Datenpunkte von dem jeweils zugeordneten Cluster- Schwerpunkt wird, d.h. je schlechter die Abdeckung der I/Q-Datenpunkte der Cluster durch die zugehörigen Cluster-Schwerpunkte wird, umso kleiner wird der Wert der ersten Teilfunktion
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und geht schließlich gegen Null. Durch die Multiplikation des Wertes der Kostenfunktion J(CPm) im Nenner der ersten Teilfunktion wird erreicht, dass sich mit zunehmender Anzahl K der Konstellationspunkte eines Modulationsformats CPm ein geringerer Wert der ersten Teilfunktion und damit der Nutzenfunktion ergibt.
Nach einer weiteren Ausführungsform der Erfindung weist die Nutzenfunktion eine zweite Teilfunktion in Form eines multiplikativen Terms auf, welcher einen umso höheren oder niedrigeren Wert annimmt, je geringer die euklidischen Abstände, insbesondere die Summe der euklidischen Abstände oder der mittlere euklidische Abstand, der mit dem Clustering-Verfahren ermittelten Cluster-Schwerpunkte von den jeweils zugeordneten Konstellationspunkte des betreffenden Modulationsformats sind. Auch hier gilt selbstverständlich wieder, dass die beiden vorgenannten Alternativen den beiden weiter oben erläuterten grundsätzlichen Alternativen für die Ausbildung der Nutzenfunktion zugeordnet sind. D.h., wenn die Nutzenfunktion so ausgebildet ist, dass sie in Bezug auf die beiden grundsätzlichen Parameter bzw. Bedingungen einen monoton steigenden (fallenden) Verlauf zeigt, so ist auch die zweite Teilfunktion als monoton steigende (fallende) Funktion ausgebildet.
Die zweite Teilfunktion F2(CPm) der Nutzenfunktion kann vorzugsweise durch folgende Beziehung gebildet sein:
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wobei mit CPm (1 < m < M) das Modulationsformat bezeichnet ist, wobei K die Anzahl der Konstellationspunkte bzw. der Cluster-Schwerpunkte des betreffenden Modulationsformats CPm darstellt, und wobei mit Ck und Pk die Konstellationspunkte bzw. die Cluster-Schwerpunkte des betreffenden Modulationsformats bezeichnet sind.
Diese Form der zweiten Teilfunktion F2(CPm) ist weist dabei einen monoton fallenden Verlauf in Abhängigkeit von der Summe der euklidischen Abstände der Cluster- Schwerpunkte Pk von den betreffenden zugeordneten Konstellationspunkten Ck auf. Es wird also berücksichtigt, wie weit sich der für die Initialisierung der Clustering- Verfahrens verwendete Anfangsprototyp (d.h. der betreffende Konstellationspunkt) bei Beendigung des Clustering-Verfahrens verschoben hat. Die Summe der Abstände wird zur Berechnung der zweiten Teilfunktion F2(CPm) gemittelt, d.h. durch die Anzahl der Konstellationspunkte des betreffenden Modulationsformats dividiert.
In Bezug auf das Zutreffen des zweiten wesentlichen Kriteriums für die Bildung der Nutzenfunktion, d.h. das Vorliegen möglichst geringer Abstände der Cluster- Schwerpunkte von den betreffenden Konstellationspunkten, weist die zweite Teilfunktion F2(CPm) einen monoton steigenden Verlauf auf und erreicht den Maximalwert 1 , wenn der mittlere Abstand den Wert 0 erreicht.
Nach einer Ausführungsform der Erfindung kann die Nutzenfunktion eine dritte Teilfunktion F3(CPm) in Form eines multiplikativen Terms aufweisen, welcher folgende Gestalt aufweist:
^3 (CPm) =
Die Funktion <£(Pfe) ist dabei so definiert, dass sie den Wert 1 annimmt, falls dem betreffenden Cluster-Schwerpunkt Pk wenigstens ein Datenpunkt zugeordnet wurde, und den Wert 0 sonst. Mit CPm ist hierbei das Modulationsformat (1 < m < M) bezeich- net ist und mit K die Anzahl der Cluster-Schwerpunkte des betreffenden Modulationsformats.
Hierdurch wird erreicht, dass die dritte Teilfunktion ebenfalls einen Maximalwert von 1 errreicht, wenn jedem Cluster-Schwerpunkt (und damit indirekt jedem Konstellationspunkt) wenigstens ein I/Q-Datenpunkt zugeordnet wurde. Ist dies nicht der Fall, beispielsweise weil das betreffende zu testende Modulationsformat mehr Konstellationspunkte aufweist als das tatsächlich in den I/Q-Daten enthaltene Modulationsformat, so sorgt die dritte Teilfunktion für eine drastische Erniedrigung des Wertes der gesamten Nutzenfunktion, so dass kaum die Gefahr besteht, dass das betreffende zu testende Modulationsformat als korrekt identifiziert wird.
Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung kann die erste Teilfunktion
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der Nutzenfunktion stärker gewichtet, als die eine oder die beiden weiteren Teilfunktionen F2(CPm) und F3(CPm). Insbesondere kann die erste Teilfunktion
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quadriert sein.
Eine Vorrichtung nach der Erfindung zur Durchführung des vorstehend erläuterten Verfahrens kann als geeignete Datenverarbeitungsvorrichtung, insbesondere als Signalprozessor, ausgebildet sein. Eine derartige Datenverarbeitungsvorrichtung kann selbstverständlich auch in einer komplexeren Einheit integriert sein. Das Verfahren wird dann regelmäßig in Form einer Software realisiert sein, die in den Arbeitsspeicher der Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden kann oder in diesem dauerhaft gespeichert vorliegt. Der hier verwendete Begriff„Software" bezeichnet also jegliche Art von Software, Computerprogramm oder Firmware. Die Software nach der Erfindung kann selbst verständlich in einer auf einen beliebigen Datenträger aufgezeichneten Form vorliegen und von dort in den Arbeitsspeicher einer Datenverarbeitungsvorrichtung geladen oder fest in diesem gespeichert werden. Es ist selbstverständlich ebenfalls möglich, die Software aus einem Kommunikationsnetz herunterzuladen.
Weitere Ausführungsformen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Die Erfindung wird nachstehend anhand in der Zeichnung dargestellter Ausführungsbeispiele näher erläutert. In der Zeichnung zeigen: Fig. 1 ein schematisches Blockdiagramm eines Systemmodells 1 mit einer Sendeeinheit, einem Übertragungskanal und einer Empfängereinheit, wobei die Empfängereinheit eine Klassifikationseinheit nach der Erfindung umfasst;
Fig. 2 ein schematisches Blockdiagramm der Vorverarbeitungseinheit der Empfangseinheit in Fig. 1 ;
Fig. 3 schematische I/Q-Diagramme für Empfangsdaten eines 16 QAM Signals für verschiedene Verarbeitungsschritte der Vorverarbeitung (Fig. 3a: unkorrigier- te, überabgetastete I/Q-Daten; Fig. 3b: die hinsichtlich des Timings korrigierten Empfangsdaten (nach Bestimmung des optimalen Abtastzeitpunkts); Fig. 3c: die hinsichtlich eines Frequenz- und Phasen-Offsets korrigierten Daten in Fig. 3b);
Fig. 4 ein Ablaufdiagramm zur Erläuterung des Verfahrens nach der Erfindung; und
Fig. 5 ein Diagramm mit simulierten Detektionswahrscheinlichkeiten bei der Verwendung des Verfahrens nach der Erfindung in Abhängigkeit vom Signalrauschverhältnis für verschiedene Modulationsformate.
Das in Fig. 1 dargestellte Systemmodell 1 wurde bereits vorstehend näher erläutert. Im Folgenden sollen daher im Wesentlichen nur noch die Funktionen der AMC-Einheit 11 näher erläutert werden, da neben der Signalvorverarbeitungseinheit 13 insbesondere die Klassifikationseinheit 15 für die Durchführung des Verfahrens ausgebildet ist. Die Klassifikationseinheit 15 kann als Datenverarbeitungseinrichtung, insbesondere als Signalprozessoreinheit, ausgebildet sein, welche zur Durchführung des im Folgenden erläuterten Klassifikationsverfahren ausgebildet ist. Das Verfahren kann in Form von Software oder Firmware implementiert sein, welches in einem Arbeitsspeicher der Datenverarbeitungseinrichtung enthalten ist, der auch als Festspeicher ausgebildet sein kann.
Fig. 2 zeigt ein detaillierteres Blockdiagramm eines wesentlichen Teils der Signalvorverarbeitungseinheit 13, welchem bereits die aus dem eigentlichen Empfangssignal SRX gewonnenen I/Q-Datenpunkte x, zugeführt sind. Diese I/Q-Datenpunkte können aus dem analogen hochfrequenten Empfangssignal SRX mittels einer analogen, nicht näher dargestellten I/Q-Empfangsvorrichtung gewonnen werden, welche das hochfrequente Empfangssignal in einen I- und einen Q-Empfangszweig aufteilt und jeweils unter Verwendung eines von zwei orthogonalen sinusförmigen Signalen in das Basisband heruntermischt. Die sinusförmigen Signale weisen dabei eine Frequenz f 0 auf, die zumindest ungefähr, d.h. bis auf einen Frequenzfehler oder Frequenzoffset Äf der Trägerfrequenz des Empfangssignals SRX entspricht. Die ungefähre Frequenz f0 kann der Signalvorverarbeitungseinheit 13 von einer weiteren, nicht dargestellten Einheit zugeführt oder in diese gespeichert sein. Bei der weiteren Einheit kann es sich beispielsweise um eine Signal-Monitoring-Einheit handeln. Somit wird in jedem der Pfade ein niederfrequentes analoges Signal erzeugt, welches, bis auf einen Frequenz- und einen Phasenoffset, dem I-Signal und dem Q-Signal entspricht, welches jeweils im I- bzw. Q-Pfad eines I/Q-Modulators zur Erzeugung eines entsprechenden Ausgangssignals STx der Sendeeinheit 3 hätte verwendet werden können. Abhängig vom jeweiligen Modulationsformat des Ausgangssignals STx können jedoch selbstverständlich auch andere Typen von Modulatoren 9 (Fig. 1) verwendet werden. Dies ändert nichts an der Möglichkeit auf der Empfangsseite einen I/Q-Demodulator bzw. eine in diesem enthaltene I/Q-Empfangseinheit einzusetzen, die in der Lage ist, I/Q-Rohdaten Xi,raw für Empfangssignale mit einem beliebigen digitalen Modulationsformat zu erzeugen.
Die so erzeugten niederfrequentierten analogen I- und Q-Signale können dann mit einer vorbestimmten Abtastfrequenz zeitsynchron abgetastet und in entsprechende digitale Abtastwerte gewandelt werden. Die Abtastfrequenz wird dabei so gewählt, dass sie wesentlich größer ist als die Symbolrate (auch als Schrittfrequenz bezeichnet) des hochfrequenten Empfangssignals SRX. Die Abtastfrequenz kann beispielsweise das Zehnfache der Schrittfrequenz betragen.
Die so erzeugten I/Q-Rohdaten x, ^ werden der in Fig. 2 dargestellten Signalvorverarbeitungseinheit 13 an deren Eingang zugeführt. Die Signalvorverarbeitungseinheit 13 umfasst 3 Stufen, welche jeweils zur Korrektur eines bestimmten Fehlers, der noch in den überabgetasteten I/Q-Rohdaten enthalten ist, dienen.
Bei der ersten Stufe handelt es sich um eine Zeitsynchronisationseinheit (Timing Recovery Einheit) 19, welche ein digitales Filter 21 aufweist, das beispielsweise als Tiefpassfilter ausgebildet sein kann und zur Rauschreduzierung dient. Die Bandbreite des Filters 21 kann entweder fest auf einen Wert eingestellt sein, der größer ist als die maximale zu erwartende Bandbreite des Empfangssignals SRX bzw. der I/Q-Rohdaten Xi raw Das gefilterte Ausgangssignal bzw. die gefilterten Ausgangsdaten des digitalen Filters 19 sind einer Einheit 23 zur Bestimmung wenigstens eines Parameters zur Zeitsynchronisation zugeführt. Die Einheit 23 kann beispielsweise so ausgebildet sein, dass sie nach einem bekannten Verfahren diejenigen Datenpunkte aus den l/Q- Rohdaten Xj.raw auswählt, die jeweils einen der Symboldauer entsprechenden zeitlichen Abstand aufweisen und für die sich eine maximale Öffnung des Augendiagramm ergibt. Ein derartiges nicht datengestütztes (Non Data Aided: NDA) Verfahren ist beispielsweise in Oerder, M.; Meyr, H.,„Digital Filter and Square Timing Recovery", IEEE Transactions on Communications, Vol. 36, No. 5, May 1988, pp. 605- 612 beschrieben. Die Einheit 23 zur Bestimmung wenigstens eines Parameters zur Zeitsynchronisation liefert an eine Korrektureinheit 25 den von ihr bestimmten wenigstens einen Parameter, welchen die Korrektureinheit 25 zur Durchführung der Zeitsynchronisation verwendet. Beispielsweise liefert die Einheit 23 die Information, dass bestimmte ausgewählte l/Q- Rohdaten Xi,raw jeweils ein Modulationssymbol repräsentieren. Mit anderen Worten, die Einheit 23 liefert bestimmte Werte für den Index i der I/Q-Rohdaten Xi,raw, insbesondere einen bestimmten Anfangswert für den Index i und ein bestimmtes Intervall Δί, welches einem Vielfachen des Abtastintervalls entspricht.
Fig. 3a zeigt ein I/Q-Diagramm für eine Vielzahl von I/Q-Rohdatenpunkten x,, die im Rahmen einer Messung aus einem verrauschtem Empfangssignal SRX erzeugt wurden, welches eine 16 QAM Modulation aufweist. Da noch keinerlei Korrektur durchgeführt wurde, ist keinerlei Struktur der Datenpunkte, sondern lediglich eine Punktwolke erkennbar. Durch die Durchführung der Zeitsynchronisation mittels der Korrektureinheit 25, wurden aus der in Fig. 3a dargestellten Punktwolke diejenigen I/Q-Rohdatenpunkte eliminiert, die kein Modulationssymbol repräsentieren. Die verbleibenden, jeweils ein Modulationssymbol repräsentierenden Punkte sind in Fig. 3b dargestellt. Da diese zeitkorrigierten I/Q-Datenpunkte noch mit einem Frequenz- und einem Phasenfehler behaftet sind, ist zwar eine Struktur konzentrischer Ringe erkennbar, jedoch noch keinerlei punktförmige oder punktwolkenförmige Struktur, die ein bestimmtes Modulationsformat mit einer bestimmten Anordnung von Konstellationspunkten erkennen ließe. Bei der zweiten Stufe der Signalvorverarbeitungseinheit 13 handelt es sich um eine Frequenzsynchronisationseinheit 27, welche eine Skaliereinheit 29, eine Einheit 31 zur Bestimmung wenigstens eines Parameters für die Frequenzsynchronisation und eine Korrektureinheit 33 zur Durchführung der Frequenzsynchronisation umfasst. Die Skaliereinheit 29 normiert die hinsichtlich des Timings korrigierten I/Q-Daten mit deren Varianz, welche der Signalleistung entspricht. Dies ist für die nachfolgende automatische Modulationsklassifikation erforderlich, wobei die Konstellationsdiagramme der in einem Modulationsformatepool ebenfalls in gleicher weise normiert sein müssen, d.h. ebenfalls auf die Varianz bzw. die Signalleistung. Die Einheit 31 ist zur Bestimmung des noch in den hinsichtlich des Timings korrigierten I/Q-Daten enthaltenen Frequenzfehlers bzw. Frequenz Offsets Äf ausgebildet. Auch hierfür sind entsprechende Verfahren bekannt. Erfindungsgemäß wird ein Verfahren verwendet, nach dem hinsichtlich des Timings korrigierte I/Q-Daten hinsichtlich der Frequenz variiert werden. Dies erfolgt über einen voraussichtlich ausreichenden Frequenzoffset von ±Äf in einer ausreichend geringen Schrittweite. Für jede so gewählte Frequenz werden die Winkel der skalierten oder nicht-skalierten I/Q-Daten dahingehend ausgewertet, ob sich bestimmte„Häufungen" ergeben. Hierzu werden für jede Frequenz die Phasenwinkel der (skalierten oder nicht-skalierten) Hilfsprogramme
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h2=hist(8 arg(Xi)) und
h3=hist(16 arg(Xi)) erstellt und hinsichtlich der Varianz ausgewertet. Dabei zeigt eine hohe Varianz, dass in dem Histogramm schärfere Peaks vorhanden sind als bei einer geringeren Varianz. Die Histogramme h2 bzw. h3 sind dabei insbesondere für 8 PSK und 16 PSK Modulationsformate optimiert. Die Werte der Varianz für die Histogramme hi , h2 und h3 werden im Frequenzbereich ±Äf hinsichtlich ihrer Dynamik ausgewertet. Hierzu kann beispielsweise das Verhältnis aus dem maximalen Wert der Varianz im gesamten Frequenzbereich und dem Mittelwert der Varianz (ebenfalls über den gesamten Frequenzbereich) berechnet werden. Der für die Frequenzkorrektur verwendete Frequenzwert bzw. Frequenz-Offset kann dann unter Heranziehen derjenigen Histogramme hi , h2 oder h3 ermittelt werden, d.h. aus dem betreffenden Diagramm bzw. dem Datensatz der zugehörigen frequenzabhängigen Varianzwerte entnommen werden, welcher den höchsten Wert für die Dynamik der Varianz liefert. Dieser Frequenzwert kann dann für die Korrektur durch die Korrektureinheit 33 verwendet werden.
Da in bestimmten Fällen diese Vorgehensweise nur zu unsicheren Ergebnissen führen würde, weil die Werte für die Dynamik der frequenzabhängigen Varianzen unter Ver- wendung der Histogramme hi , h2 und h3 zu gering sind, wird erfindungsgemäß zusätzlich eine statistische Analyse mit einer Auswertung des Moments vierter Ordnung μ4=Ε((χΓμ)4) und des Moments 16. Ordnung μ16=Ε((χΓμ)16) durchgeführt wird. Die Momente μ4 und μ16 werden ebenfalls für jede Frequenz innerhalb des Frequenzbereichs ±Äf hinsichtlich der Dynamik ausgewertet. Im Rahmen einer Gesamtauswertung kann dann der Frequenzwert für die Frequenzkorrektur aus demjenigen Parameter ermittelt werden, für den sich die maximale Dynamik ergibt, d.h. entweder aus einer der frequenzabhängigen Varianzen, die basierend auf den Histogrammen hi , h2 und h3 ermittelt wurden oder aus einem der frequenzabhängigen Momente μ4 und μ16.
Nach Durchführung der Frequenzkorrektur durch die Frequenzsynchronisationseinheit 27 zeigen sich im Konstellationsdiagramm (bei einem Signal-Rausch-Verhältnis, welches noch eine im Wesentlichen fehlerfreie Demodulation zulässt) bereits deutliche Punkthaufen, die jedoch noch um einen Phasenfehler gegenüber den Konstellationspunkten des tatsächlich zutreffenden Modulationsformats um den Ursprung des l/Q- Diagramms gedreht sein können.
Diese letzte erforderliche Korrektur wird in der dritten Stufe der Signalvorverarbei- tungseinheit 13, durch eine Phasensynchronisationseinheit 35 vorgenommen. Hierzu existieren ebenfalls bekannte Verfahren. Beispielsweise kann die Phase der nunmehr frequenzkorrigierten und skalierten I/Q-Daten in einem vorgegebenen Winkelbereich in ausreichend kleinen Schritten variiert werden. Der Winkelbereich wird vorzugsweise abhängig von den a priori festgelegten Modulationsarten vorgegeben. Beispielsweise ist ein Winkelbereich von 180° für BPSK als kleinstes angenommenes Symbolalphabet notwendig. Wrd ein minimales Symbolalphabet für QPSK vorgegeben, reicht ein maximaler Winkelbereich von 90° aus. Für die Bestimmung des Korrekturphasenwertes kann dann wieder das bereits für die Frequenzsynchronisation verwendete Histogramm hi und die betreffende Varianz herangezogen werden. Aus der phasenabhängigen Varianz kann der Wnkelwert für einen Peak bestimmt und mit Wnkelwerten verglichen werden, die für die Modulationsformate des Modulationsformatepools bestimmt wurden. Durch die Auswahl eines dem in der vorstehenden Weise ermittelten Winkel am nächsten kommenden Wnkels eines Konstellationspunkts der vordefinierten Modulationsformate kann dann aus der bestehenden Winkelabweichung ein Pha- senkorrekturwert ermittelt werden. Dieses Verfahren kann in einer Einheit 37 zur Be- Stimmung wenigstens eines Parameters für die Phasensynchronisation ausgeführt werden. Die Einheit 37 liefert den Phasenkorrekturwert an eine Korrektureinheit 39 zur Durchführung der Phasensynchronisation, die am Ausgang der Signalvorverarbei- tungseinheit 13 die hinsichtlich des Timings, eines Frequenzoffsets und eines Phasen- offsets korrigierten I/Q-Daten abgibt.
Fig. 3c zeigt ein Konstellationsdiagramm für die vollständig korrigierten I/Q-Daten für das simulierte Empfangssignal SRX, welches eine 16 QAM Modulation aufweist. Hier sind deutlich die 16 Punktehaufen erkennbar, die den entsprechenden 16 Konstellationspunkten dieses Modulationsformats zugeordnet sind.
Die für die Korrektur erforderlichen Parameter müssen von der Signalvorverarbei- tungseinheit 13 selbstverständlich nicht kontinuierlich für alle Eingangsdaten, d.h. für alle I/Q-Rohdatenpunkte Xi,raw bestimmt werden. Vielmehr ist es ausreichend, die Korrekturdaten einmalig oder in vorbestimmten Abständen oder abhängig von einem oder mehreren weiteren Parametern, beispielsweise der Fehlerrate bei der Demodulation, zu bestimmen und dann auf den Strom der Eingangsdaten anzuwenden. Wie aus Fig. 1 ersichtlich, wird der korrigierte Strom von Empfangsdaten, also in der Strom der korrigierten I/Q-Datenpunkte x,, der Demodulatoreinheit 17 an ihrem Eingangsportal zugeführt. Die zur Demodulation erforderlichen Parameter, insbesondere die Information betreffend das Modulationsformat, erhält die Demodulatoreinheit 17 von der Klassifikationseinheit 15.
Hierzu führt die Signalvorverarbeitungseinheit 13 der Klassifikationseinheit 11 eine vorbestimmte Menge bzw. einen Block von korrigierten I/Q-Datenpunkten x, zu, beispielsweise einen Block von N=512 Datenpunkten. Dies kann insbesondere auch derselbe Block von I/Q-Datenpunkten sein, der in den Synchronisationseinheiten 19, 27 und 35 für die Bestimmung der einzelnen Parameter zur Durchführung der Zeit-, Fre- quenz-und Phasensynchronisation verwendet wird.
Im Folgenden wird die Klassifikationseinheit 15 näher erläutert, welche das in Fig. 4 als Ablaufdiagramm schematisch dargestellte Klassifikationsverfahren durchführt. Dabei werden nach dem Start des Klassifikationsverfahrens zunächst die hierfür heranzuzie- henden korrigierten I/Q-Datenpunkte ausgewählt, beispielsweise die N von der Signal- vorverarbeitungseinheit 13 übergebenen Datenpunkte.
In einem zweiten Schritt wählt die Klassifikationseinheit 15 ein erstes zu testendes Modulationsformat CPi aus einem Pool von M digitalen Modulationsformaten CPm (1 <m<M) aus. Der Pool von Modulationsformaten kann beispielsweise die für die Klassifikation erforderlichen Informationen für die 4 QAM/PSK, 16 QAM, 32 QAM, 64 QAM, BPSK, 8 PSK und 16 PSK Modulationsformate umfassen. Der Pool von Modulationsformaten bzw. die Informationen für jedes der Modulationsformate des Pools können in der Klassifikationseinheit 15 gespeichert sein. Es ist ebenfalls möglich, die betreffenden Informationen der Klassifikationseinheit 15 von einer externen Einheit (nicht dargestellt) zuzuführen. Die gespeicherten Informationen umfassen für jedes Modulationsformat das jeweilige Konstellationsdiagramm, also die I- und die Q-Werte für jeden Konstellationspunkt des betreffenden Modulationsformats. Die I- und Q-Werte werden in derselben Weise normiert, wie dies für die korrigierten I/Q-Datenpunkte erfolgt ist. Wie vorstehend erläutert, kann die Normierung auf die mittlere Leistung erfolgen, die in einem Modulationssignal enthalten ist, welches das betreffende Modulationsformat verwendet.
In einem weiteren Schritt führt die Klassifikationseinheit 15 ein Clustering-Verfahren durch, welches mit den Konstellationspunkten des ausgewählten Modulationsformats initialisiert wird. Als Clustering-Verfahren eignet sich insbesondere das K-Means- Verfahren, dessen Kostenfunktion in Gleichung (1) wiedergegeben ist.
J(CPm) =
Figure imgf000019_0001
\\ Xi - zik - Pk \\2 (1 )
In Gleichung (1) sind mit CPm (1 <m<M) eines der M Modulationsformate des Modulationsformatepools, mit Xi die I/Q-Datenpunkte des Blocks von N Datenpunkten, mit Pk (1 <k<K) die K Prototypen des K-Means Verfahrens, welches mit den Konstellationspunkten des betreffenden Modulationsformats initialisiert wurde, und mit zi k ein Zugehörigkeitsfaktor bezeichnet, der gleich 1 ist, wenn der jeweilige I/Q-Datenpunkt x, durch das K-Means Verfahren dem Protoypen Pk zugeordnet wurde und gleich 0 sonst. Die Kostenfunktion des K-Means Verfahrens ist somit durch die Summe der Quadrate der euklidischen Abstände der I/Q-Datenpunkte von dem jeweils zugeordneten Prototypen definiert. Im Idealfall eines nicht-verrauschten Signals liegen die I/Q-Datenpunkte genau auf den Konstellationspunkten des Modulationsformats des Signals, so dass die Kostenfunktion in diesem Idealfall den Wert Null annimmt.
Wie aus Fig. 4 ersichtlich, wird in einem weiteren Schritt eine Nutzenfunktion F(CPm) berechnet, welche bewertet, wie gut das zu testende Modulationsformat CPm mit dem Modulationsformat des Empfangssignals SRX übereinstimmt, aus welchem die korrigierten I/Q-Datenpunkte extrahiert wurden.
Bei der Durchführung des Klassifikationsverfahrens gemäß Fig. 4 werden die Schritte des Auswählens des zu testenden Modulationsformats, der Durchführung des K- Means-Verfahrens und der Berechnung des Wertes für die Nutzenfunktion für das jeweils zu testende Modulationsformat in einer Schleife für sämtliche Modulationsformate des Modulationsformatepools durchgeführt.
Schließlich wird in einem letzten Schritt jeweils der maximale bzw. minimale Wert argmax F(CPm) bzw. argmin F(CPm) ermittelt, je nachdem ob die Nutzenfunktion F(CPm) so beschaffen ist, dass ein optimales Zutreffen des zu testenden Modulationsformats CPm zu einem optimal hohen bzw. optimal niedrigen Funktionswert führt. Das Modulationsformat CPm, für welches sich der höchste bzw. niedrigste Wert der Nutzenfunktion ergibt, wird als das zutreffende Modulationsformat klassifiziert.
Hieraus ergibt sich, dass die Nutzenfunktion im interessierenden Wertebereich und für sämtliche Modulationsformate des Modulationsformatepools einen monoton steigenden oder einen monoton fallenden Verlauf aufweisen muss.
Für die Nutzenfunktion F (CPm) hat sich folgende Fassung als vorteilhaft herausgestellt:
F(CPm) = F (CPm) ■ F2 (CPm) ■ F2(CPm) (2) mit 1
Fi(CPm)
l+J(CPm)-K (3)
1
(4) i+ l%=1\\ck-p k\\ (.CPm) (5)
K
Dabei sind mit Ck die Konstellationspunkte des jeweils zu testenden Modulationsformats CPm (1 <k<K) und mit J(CPm) der Wert der Kostenfunktion des K-Means Verfahrens nach Gleichung (1) nach Beendigung des Verfahrens bezeichnet. Φ(Ρκ) bezeichnet eine Funktion, deren Wert gleich 1 ist, wenn dem Prototypen Pk mit dem Clus- tering-Verfahren wenigstens ein I/Q-Datenpunkt in der I/Q-Ebene zugeordnet wurde und gleich 0 sonst.
Damit charakterisiert die erste Teilfunktion
Figure imgf000021_0001
die im Wesentlichen durch den Wert der Kostenfunktion bestimmt ist, wie gut die mittels des Clustering-Verfahrens gebildeten Cluster von korrigierten I/Q-Datenpunkten durch den jeweils ermittelten Prototypen, die den Clustern zugeordnet wurden, abgedeckt sind. Die Prototypen Pk eines Modulationsformats gehen dabei aus den jeweiligen Konstellationspunkten Ck des zu testenden Modulationsformat CPm hervor, mit welchen das Clustering- Verfahren initialisiert wurde.
Wie aus Gleichung (3) ersichtlich, wird der Wert der Kostenfunktion J (CPm) noch mit der Anzahl K der Konstellationspunkte gewichtet. Die Teilfunktion
Figure imgf000021_0002
ist ersichtlich so ausgebildet, dass sie für eine optimale Abdeckung der I/Q-Datenpunkte durch die Cluster-Prototypen den Wert 1 erreicht. Für sehr schlechte Abdeckungen, d.h. für den Fall, dass die Kostenfunktion sehr hohe Werte annimmt, geht die erste Teilfunktion nach 0.
Die zweite Teilfunktion F2(CPm) hängt im Wesentlichen von der Summe der euklidischen Abstände bzw. dem mittleren Abstand der Prototypen Pk von den zugehörigen Konstellationspunkten Ck des Modulationsformats CPm ab, mit welchen das Clustering- Verfahren initialisiert wurde. Je größer diese Abstände bzw. der mittlere Abstand sind, umso mehr geht der Wert der zweiten Teilfunktion F2(CPm) nach 0. Je geringer die Abstände bzw. der mittlere Abstand sind, umso mehr nähert sich der Wert der zweiten Teilfunktion F2(CPm) den Wert 1 an.
Die dritte Teilfunktion berücksichtigt, dass es vorkommen kann, dass ein zu testendes Modulationsformat CPm mehr Konstellationspunkte hat und wenigstens einer der Punkte so weit von den I/Q-Datenpunkten entfernt liegt, dass ihm mit dem Clustering- Verfahren kein einziger Datenpunkt zugeordnet wird.
Damit ergibt sich durch die Verwendung der Nutzenfunktion gemäß den Gleichungen (1) bis (5) eine relativ einfache, eindeutige und zutreffende Bewertung der Fragenstellung, wie gut ein zu testendes Modulationsformat auf die (korrigierten) I/Q-Datenpunkte und damit auf das Modulationsformat des Empfangssignals (welches durch die l/Q- Datenpunkte charakterisiert wird), zutrifft. Grundsätzlich wird das nach der Nutzenfunktion am besten zutreffende Modulationsformat (welches im Modulationsformatepool enthalten ist) als das tatsächlich zutreffende Modulationsformat gewählt. Es ist jedoch selbstverständlich möglich, einen Schwellenwert zu definieren, der überschritten sein muss, um eine Zuordnung mit ausreichender Sicherheit zu gewährleisten. Beispielsweise können das Empfangssignal und damit auch die hieraus extrahierten und korrigierten I/Q-Daten so verrauscht sein, dass keine ausreichend sichere Zuordnung mehr gewährleistet werden kann. Darüber hinaus kann es auch sein, dass das Modulationsformat des Empfangssignals nicht im Modulationsformatepool enthalten ist. Die vorstehende Nutzenfunktion ist so beschaffen, dass in all diesen Fällen eine ausreichend sichere Aussage getroffen werden kann, ob, und falls ja, welches Modulationsformat des Modulationsformatepools auf das Empfangssignal zutrifft.
Grundsätzlich kann die Nutzenfunktion selbstverständlich auch, unter Verwendung derselben Auswertemechanismen oder -Informationen, anders ausgebildet sein. Als Auswertemechanismen werden dabei insbesondere die Kostenfunktion nach Gleichung (1), und der Summenterm im Nenner von Gleichung (4), welcher den euklidischen Abstand der Prototypen nach Abschluss des Clustering-Verfahrens von den dieses initialisierenden Konstellationspunkten darstellt, und der Mechanismus gemäß Gleichung (5) oder ein hierzu analoger Mechanismus angesehen, welcher bewertet, ob allen Prototypen wenigstens ein Datenpunkt zugeordnet wurde.
Wie bereits erwähnt, kann die Nutzenfunktion auch so gebildet sein, dass sie für das am besten zutreffende Modulationsformat einen minimalen Wert annimmt. Das gilt selbstverständlich auch für entsprechend gewählte bzw. ausgebildete Teilfunktionen.
Fig. 6 zeigt ein Diagramm, in welchem die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Zuordnung des Modulationsformats zu dem im verrauschten Empfangssignal SRX enthaltenen Modulationsformat abhängig vom Signalrauschverhältnis (SNR) dargestellt ist. Die Daten wurden durch Simulation unter Zugrundelegung des Modells in Fig. 1 und der Nutzenfunktion nach den Gleichungen (1) bis (5) ermittelt. Für das Korrigieren der l/Q- Daten aus dem Empfangssignal wurden 5000 Pakete mit jeweils 5120 l/Q- Rohdatenpunkten verwendet, die aus dem Empfangssignal extrahiert wurden. Dies entspricht einer Überabtastung mit dem zehnfachen Wert der Symbolrate bzw. der Schrittgeschwindigkeit.
Bezugszeichenliste
CPm Modulationsformat (m=1 , 2, 3, ... M; m e i)
ck Konstellationspunkt eines Modulationsformats
F(CPm) Nutzenfunktion
K Anzahl der Konstellationspunkte eines Modulationsformats
M Anzahl der Modulationsformate im Modulationsformatepool
N Anzahl der I/Q-Datenpunkte in einem Block
Pk Clusterschwerpunkt (Prototyp des Clustering-Verfahrens)
STX digital moduliertes Sendesignal
Sn Rauschsignal
SRX digital moduliertes, verrauschtes Empfangssignal
SAMC AMC Signal (mit AMC Ergebnissen)
fo Trägerfrequenz
f'o Trägerfrequenz mit Frequenzoffset
Δί Frequenzoffset
Xj.raw I/Q-Rohdatenpunkte (j=1 , 2, 3, ... ; j e N)
Xi (korrigierte) I/Q-Datenpunkte (i=1 , 2, 3, ... ; i e N)
Ζη,ΤΧ (binäre) digitale Sendedaten (n=1 , 2, 3, ... ;n ε N)
1 System modell
3 Sendereinheit
5 Übertragungskanal
7 Empfängereinheit
9 Modulatoreinheit
1 1 AMC (automatic modulation Classification) Einheit
13 Signalvorverarbeitungseinheit
15 Klassifikationseinheit
17 Demodulatoreinheit
19 Zeitsynchronisationseinheit
21 digitales Filter Einheit zur Bestimmung wenigstens eines Parameters zur Zeitsynchronisation
Korrektureinheit zur Durchführung der Zeitsynchronisation
Frequenzsynchronisationseinheit
Skaliereinheit
Einheit zur Bestimmung wenigstens eines Parameters für die Frequenzsynchronisation
Korrektureinheit zur Durchführung der Frequenzsynchronisation
Phasensynchronisationseinheit
Einheit zur Bestimmung wenigstens eines Parameters für die Phasensynchronisation
Korrektureinheit zur Durchführung der Phasensynchronisation

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches folgende Schritte umfasst:
(a) aus dem digital modulierten Signal (SRX), welches eine vorbestimmte Symbolrate aufweist, wird eine vorbestimmte Anzahl N digitaler l/Q- Datenpunkte (x,) ermittelt, wobei jeder I/Q-Datenpunkt (x,) einen I- Datenwert und einen Q-Datenwert aufweist und ein in dem digital modulierten Signal (SRX) enthaltenes Modulationssymbol repräsentiert;
(b) es wird ein Modulationsformatepool vorgegeben, in welchem eine Anzahl M unterschiedlicher Modulationsformate (CPm) enthalten ist, wobei jedes Modulationsformat (CPm) durch ein Konstellationsdiagramm mit einer vorbestimmten Anzahl (K) von Konstellationspunkten (Ck) in der I/Q-Ebene definiert ist;
(c) die I/Q-Datenpunkte (x,) werden für jedes Modulationsformat (CPm) des Modulationsformatepools mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei die Konstellationspunkte (Ck) eines Modulationsformats (CPm) jeweils zur Initialisierung des Clustering-Verfahrens verwendet werden und wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate (CPm) jeweils alle I/Q-Datenpunkte (x,) jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt (Pk) zugeordnet sind, welcher aus einem zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) hervorgegangen ist und welcher von diesem zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) einen bestimmten Abstand aufweist; wobei das Verfahren durch folgende weitere Schritte gekennzeichnet ist: (d) für jedes Modulationsformat (CPm) wird jeweils der Wert einer Nutzenfunktion (F(CPm)) bestimmt, wobei die Nutzenfunktion (F(CPm)) so beschaffen ist,
(i) dass sie einen umso höheren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (Pk) zugeordneten I/Q-Datenpunkte (x,) durch den Cluster-Schwerpunkt (Pk) abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte (Pk) von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) sind; oder
(ii) dass sie einen umso niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (Pk) zugeordneten I/Q-Datenpunkte (x,) durch den Cluster-Schwerpunkt (Pk) abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte (Pk) von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) sind;
(e) es wird dasjenige Modulationsformat (CPm) als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat (CPm) angenommen, für welche die Nutzenfunktion (F(CPm)) den höchsten bzw. niedrigsten Wert annimmt.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Nutzenfunktion (F(CPm)) so beschaffen ist, dass sie einen umso höheren Wert annimmt, je mehr Konstellationspunkten (Ck) des betreffenden Modulationsformats (CPm) nach der Durchführung des Clustering-Verfahrens jeweils mindestens ein Datenpunkt (x,) zugeordnet wurde.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Clus- tering-Verfahren das K-Means-Verfahren verwendet wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Nutzenfunktion (F(CPm)) eine erste Teilfunktion
Figure imgf000027_0001
in Form eines multiplikativen Terms aufweist, welcher einen umso höheren oder niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (Pk) zugeordneten Datenpunkte (x,) durch den Cluster-Schwerpunkt (Pk) abgedeckt sind.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Maß für die Bewertung der Abdeckung der jeweils einem Cluster- Schwerpunkt (Pk) zugeordneten Datenpunkte (x,) durch die Cluster- Schwerpunkte (Pk) die euklidischen Abstände der I/Q-Datenpunkte (x,), insbesondere die Summe der euklidischen Abstände der I/Q-Datenpunkte (x,), von dem jeweils zugeordneten Cluster-Schwerpunkt (Pk) herangezogen werden.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Teilfunktion
Figure imgf000028_0001
der Nutzenfunktion (F(CPm)) durch die Beziehung
Fi(CPm) = 1+ cPm>K mit KC m) =
Figure imgf000028_0002
gebildet ist, wobei mit CPm das Modulationsformat bezeichnet ist (1 < m < M), welches durch eine Anzahl K von Konstellationspunkten Ck (1 < k < K) charakterisiert ist, mit X, die Datenpunkte der I/Q-Daten, mit Pk die Cluster-Schwerpunkte nach der Durchführung des Clustering-Verfahrens, und mit zik ein Zugehörigkeitsfaktor, welcher den Wert 1 annimmt für den Fall, dass der betreffende Datenpunkt X, dem Clusterschwerpunkt PK zugeordnet ist, und den Wert 0 für alle sonstigen Fälle.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Nutzenfunktion (F(CPm)) eine zweite Teilfunktion (F2(CPm)) in Form eines multiplikativen Terms aufweist, welcher einen umso höheren oder niedrigeren Wert annimmt, je geringer die euklidischen Abstände, insbesondere die Summe der euklidischen Abstände oder der mittlere euklidische Abstand, der mit dem Clustering-Verfahren ermittelten Cluster-Schwerpunkte (Pk) von den jeweils zugeordneten Konstellationspunkten (Ck) des betreffenden Modulationsformats (CPm) sind.
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Teilfunktion (F2(CPm)) der Nutzenfunktion (F(CPm)) durch die Beziehung
Figure imgf000029_0001
gebildet ist, wobei mit CPm (1 < m < M) das Modulationsformat bezeichnet ist, wobei K die Anzahl der Konstellationspunkte bzw. der Cluster-Schwerpunkte des betreffenden Modulationsformats darstellt, und wobei mit Ck und Pk die Konstellationspunkte bzw. die Cluster-Schwerpunkte des betreffenden Modulationsformats bezeichnet sind.
9. Verfahren nach Anspruch 2 oder einem der Ansprüche 2 und 3 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Nutzenfunktion (F(CPm)) eine dritte Teilfunktion (F3(CPm)) in Form eines multiplikativen Terms der Gestalt
^3 (CPm) = aufweist, wobei <P(Pk) den Wert 1 annimmt, falls dem betreffenden Cluster- Schwerpunkt Pk wenigstens ein Datenpunkt zugeordnet wurde, und den Wert 0 sonst und wobei mit CPm das Modulationsformat (1 < m < M) bezeichnet ist und wobei K die Anzahl der Cluster-Schwerpunkte darstellt.
10. Verfahren nach Anspruch 4 oder einem der Ansprüche 4 und 5 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Teilfunktion
Figure imgf000029_0002
der Nutzenfunktion (F(CPm)) stärker gewichtet ist, insbesondere quadriert ist, als die eine oder die beiden weiteren Teilfunktionen (F2(CPm), (F3(CPm))).
1 1 . Vorrichtung zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welche eine Signalprozessoreinheit umfasst, welche so ausgebildet ist,
(a) dass sie aus ihr zugeführten digitalen I/Q-Datenpunkten (x,) des zu klassifizierenden digital modulierten Signals (SRX), welches eine vorbestimmte Symbolrate aufweist, eine vorbestimmte Anzahl N von vorzugsweise zeit- lieh aufeinander folgenden I/Q-Datenpunkten (x,) auswählt und diese zur Klassifizierung verwendet, wobei jeder I/Q-Datenpunkt (x,) einen I- Datenwert und einen Q-Datenwert aufweist und ein in dem digital modulierten Signal (SRX) enthaltenes Modulationssymbol repräsentiert;
(b) dass ihr Informationen betreffend einen Modulationsformatepool zuführbar zugänglich sind oder in ihr solche Informationen gespeichert sind, wobei in dem Modulationsformatepool eine Anzahl K unterschiedlicher Modulationsformate (CPm) enthalten ist, wobei jedes Modulationsformat (CPm) durch ein Konstellationsdiagramm mit einer vorbestimmten Anzahl von Konstellationspunkten (Ck) in der I/Q-Ebene definiert ist;
(c) dass sie die ausgewählten I/Q-Datenpunkte (x,) für jedes Modulationsformat (CPm) des Modulationsformatepools mittels eines Clustering- Verfahrens auswertet, wobei sie die Konstellationspunkte (Ck) eines Modulationsformats (CPm) jeweils zur Initialisierung des Clustering-Verfahrens verwendet und wobei sie nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate (CPm) jeweils alle I/Q-Datenpunkte (x,) jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt (Pk) zuordnet, welcher aus einem zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) hervorgegangen ist und welcher von diesem zugeordneten Konstellationspunkt (Pk) einen bestimmten Abstand aufweist; wobei die Vorrichtung dadurch gekennzeichnet ist,
(d) dass sie für jedes Modulationsformat (CPm) jeweils den Wert einer Nutzenfunktion (F(CPm)) bestimmt, wobei die Nutzenfunktion (F(CPm)) so beschaffen ist,
(i) dass sie einen umso höheren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (Pk) zugeordneten Datenpunkte (x,) durch den Cluster-Schwerpunkt (Pk) abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte (Pk) von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) sind; oder (ii) dass sie einen umso niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (Pk) zugeordneten Datenpunkte (x,) durch den Cluster-Schwerpunkt (Pk) abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte (Pk) von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt (Ck) sind; und
(e) dass sie dasjenige Modulationsformat (CPm) als das für das digital modulierte Signal (SRX) zutreffende Modulationsformat (CPm) auswählt, für welche die Nutzenfunktion (F(CPm)) den höchsten bzw. niedrigsten Wert annimmt.
12. Vorrichtung nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass sie zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 2 bis 10 ausgebildet ist.
13. Datenträger mit einer darauf aufgezeichneten Software zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, dadurch gekennzeichnet, dass die Software so ausgebildet ist, dass bei einer Ausführung der Software nach dem Laden in den Arbeitsspeicher einer Datenverarbeitungsvorrichtung (15), insbesondere einer Signalprozessoreinheit, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 durchgeführt wird.
14. Aus einem Kommunikationsnetz, insbesondere dem Internet, herunterladbare Software zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats (CPm) eines digital modulierten Signals (SRX), welche bei einer Ausführung der Software nach dem Laden in einen Arbeitsspeicher einer Datenverarbeitungsvorrichtung (15), insbesondere einer Signalprozessoreinheit, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 durchgeführt wird.
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