《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于小波變換的電力線通信信號(hào)識(shí)別研究
2016年電子技術(shù)應(yīng)用第6期
李 坤1,劉 濤2,王永建3,江 虹1
1.西南科技大學(xué) 信息工程學(xué)院,四川 綿陽(yáng)621010;2.中國(guó)石油大學(xué)(北京) 地球物理與信息工程學(xué)院,北京102249; 3.國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心,北京100031
摘要: 在電力線數(shù)字通信信號(hào)識(shí)別研究中,針對(duì)電力線通信強(qiáng)噪聲干擾和識(shí)別器算法復(fù)雜的現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)了一種算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小的信號(hào)識(shí)別器。在輸入噪聲為背景噪聲的條件下,通過(guò)小波變換的方法提取電力線數(shù)字通信信號(hào)的特征值,由統(tǒng)計(jì)識(shí)別模式得到最優(yōu)識(shí)別閾值,將閾值和信號(hào)的特征值進(jìn)行比較,最終識(shí)別信號(hào)的調(diào)制類型。仿真結(jié)果表明,當(dāng)信噪比為5 dB時(shí),類間和類內(nèi)的正確識(shí)別率分別達(dá)到93%和95%。
中圖分類號(hào): TN911.23
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.06.031
中文引用格式: 李坤,劉濤,王永建,等. 基于小波變換的電力線通信信號(hào)識(shí)別研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,42(6):113-116,120.
英文引用格式: Li Kun,Liu Tao,Wang Yongjian,et al. Research on power line communication signals recognition based on wavelet transform[J].Application of Electronic Technique,2016,42(6):113-116,120.
Research on power line communication signals recognition based on wavelet transform
Li Kun1,Liu Tao2,Wang Yongjian3,Jiang Hong1
1.School of Information Engineering,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621010,China; 2.College of Geophysis and Information Engineering,China University of Petroleum-Beijing,Beijing 102249,China; 3.National Computer Network and Information Security Management Center,Beijing 100031,China
Abstract: In power line digital communication signal recognition research, in view of the power line communication has strong noise interference and the current situation of recognizer algorithm is complex, this paper designs a signal diagnosis with simple algorithm and small amount of calculation. Under the condition of the input noise is the background noise, the method of wavelet transform is used to extract the characteristics of power line digital communication signals. By statistical recognition model to get the optimal threshold, the threshold value is compared with the signal characteristic value, finally the signal modulation type is identified. Simulation results show that the correct identification rate between inter-class and intra-class reaches 93% and 95% when the SNR is 5 dB, respectively.
Key words : digital signal recognition;power line communication;background noise;wavelet transform

0 引言

    近些年,電力線通信已經(jīng)成為一個(gè)熱門的研究話題。然而,高質(zhì)量的信號(hào)在這樣一個(gè)有強(qiáng)噪聲干擾、衰減和多徑效應(yīng)的系統(tǒng)中傳輸是一個(gè)挑戰(zhàn)。所以在接收端對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理是十分必要的。在信號(hào)接收端,對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行分析時(shí),總要提取一些特征值來(lái)表征這些信號(hào)。所以對(duì)信號(hào)特征值的提取是識(shí)別信號(hào)類型的關(guān)鍵。

    目前,信號(hào)識(shí)別可以分為類間識(shí)別和類內(nèi)識(shí)別。類間識(shí)別指的是識(shí)別不同類型的調(diào)制信號(hào),例如ASK、PSK、FSK等信號(hào)的識(shí)別;類內(nèi)識(shí)別指的是識(shí)別同一類信號(hào)中的不同調(diào)制進(jìn)制的信號(hào),例如2PSK、4PSK、8PSK。在類內(nèi)識(shí)別方面,HO K C等人[1]使用小波變換方法成功識(shí)別出了BPSK和4PSK信號(hào);POLYDOROS A和KIM K[2]提出了最大似然比調(diào)制識(shí)別器,它成功地識(shí)別了BPSK和QPSK信號(hào)。在類間識(shí)別方面,KANNAN R和RAVI D S[3]使用離散小波變換成功識(shí)別出DPSK、PSK和MSK;HAZZA A[4]等人提出基于特征的方法成功識(shí)別出FSK、ASK、PSK、QAM等信號(hào),但是所設(shè)計(jì)的識(shí)別器計(jì)算量比較大。

    在識(shí)別PLC信號(hào)方面,本文采用的是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法[5-6],這種方法計(jì)算量比較小,容易求解。本文針對(duì)文獻(xiàn)[1]所提出的識(shí)別器模型,改進(jìn)并設(shè)計(jì)了一種算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量較小的信號(hào)識(shí)別器。在低信噪比的情況下,識(shí)別效果也是比較理想的。基于近似實(shí)際的電力線通信信道的仿真結(jié)果和比較試驗(yàn)顯示出本文所改進(jìn)和設(shè)計(jì)的識(shí)別器的有效性。

1 信號(hào)模型

    設(shè)r(t)為接收到的信號(hào)的復(fù)數(shù)模型:

    tx5-gs1.gif

其中s(t)是調(diào)制信號(hào)的復(fù)數(shù)形式,n(t)是電力線信道的背景噪聲,ωc是載波頻率,θc是載波相位。

    對(duì)于多進(jìn)制信號(hào)(MQAM、MPSK、MFSK、MASK)的表達(dá)式,許多文獻(xiàn)已經(jīng)給出,而本文采用是文獻(xiàn)[7]給出的。

2 噪聲模型

    實(shí)際電力線的噪聲包括兩部分:背景噪聲和脈沖噪聲[8-9]。本文的背景噪聲采用概率密度服從Nakagami-m分布的模型來(lái)表示[10-12]。文獻(xiàn)[13]驗(yàn)證了PLC系統(tǒng)中的該噪聲模型的可行性。本文只研究背景噪聲,并且忽略頻率衰減性對(duì)PLC系統(tǒng)的影響。背景噪聲的特征向量(X)服從Nakagami-m分布,其概率密度函數(shù)為:

    tx5-gs2.gif

其中,Γ(*)是伽馬函數(shù),


Ω是背景噪聲的平均功率,定義為tx5-gs2-x1.gif這里E[*]表示期望,m是Nakagami-m的參數(shù),即形狀因子,表示衰減的嚴(yán)重程度。m=E[X2]/E[(X2-E[X2])2]≥0.5。圖1為Ω=2、m=2下的背景噪聲仿真圖。

tx5-t1.gif

3 Haar小波變換的特征

    對(duì)于任意函數(shù)s(t)∈L2(R)的連續(xù)小波變換的定義為:

tx5-gs3.gif

    Haar小波是緊支集的標(biāo)準(zhǔn)正交小波,并且Haar小波變換也是很容易計(jì)算的。所以本文采用Haar小波函數(shù),它的定義表達(dá)式可參見(jiàn)文獻(xiàn)[14]。

    為了數(shù)值計(jì)算,式(3)中的積分要用求和代替。令t=kT=k,b=nT=n,于是連續(xù)小波變換(CWT)變成:

    tx5-gs4.gif

    為了計(jì)算方便,假設(shè)碼元周期是抽樣時(shí)間的整數(shù)倍。表1給出了QAM、ASK、PSK、FSK 4種信號(hào)的Haar小波變換,文獻(xiàn)[1]給出了PSK、FSK推導(dǎo)過(guò)程。

tx5-b1.gif

    tx5-b1-x1.gif從表1可以看出,4類信號(hào)的小波變換系數(shù)幅值是只與尺度a、載頻ωc有關(guān),與n無(wú)關(guān)的常數(shù)。當(dāng)在單尺度條件下MASK信號(hào)小波系數(shù)幅度階梯層數(shù)應(yīng)為該信號(hào)的幅度層數(shù)M;MFSK信號(hào)的小波系數(shù)幅度階梯層數(shù)應(yīng)為該信號(hào)的載頻層數(shù)M;MQAM信號(hào)的碼元變化引起信號(hào)幅度或相位發(fā)生變化時(shí),小波變換系數(shù)幅度也跟著發(fā)生變化,所以MQAM的Haar小波變換系數(shù)幅度值為多階梯并且有許多峰值的函數(shù);MPSK信號(hào)的小波系數(shù)幅度值隨相位的變化而變化,當(dāng)有相位變化時(shí)就會(huì)出現(xiàn)峰值,所以MPSK的小波變換系數(shù)幅值只有一層。通過(guò)信號(hào)的小波變換系數(shù)幅值的層數(shù)可以判斷調(diào)制信號(hào)的進(jìn)制。所以本文設(shè)置兩個(gè)層數(shù)門限N1和N2,它們分別為3和6,當(dāng)層數(shù)大于等于N2時(shí)判為八進(jìn)制調(diào)制,大于N1且小于N2時(shí)判為四進(jìn)制調(diào)制,小于等于N1時(shí)就判為二進(jìn)制調(diào)制。

4 識(shí)別器的設(shè)計(jì)

4.1 特征提取

    通過(guò)表1各信號(hào)小波變換系數(shù)幅值表達(dá)式可知,對(duì)于MFSK、MASK和16QAM信號(hào),當(dāng)碼元的幅度、頻率發(fā)生變化時(shí),這些信號(hào)的小波變換系數(shù)的幅度上也會(huì)變化,所以很難從小波變換系數(shù)幅度特征值來(lái)區(qū)分這三類信號(hào)。通過(guò)已知的知識(shí),MASK和16QAM調(diào)制信號(hào)波形有幅度、相位以及振幅包絡(luò)的變化;而MPSK調(diào)制信號(hào)的波形只有相位的變化,振幅包絡(luò)是恒定的。為了判別信號(hào)的振幅包絡(luò)是否恒定,本文提取數(shù)字調(diào)制信號(hào)的幅度方差σ2,其定義為:

tx5-gs5.gif

    設(shè)定門限TH1、TH2,當(dāng)σ2>TH1時(shí)判為MASK,當(dāng)TH1>σ2>TH2時(shí)判為16QAM,當(dāng)σ2<TH2時(shí)判為MFSK或MPSK。MFSK的小波變換系數(shù)幅度為階梯波,而MPSK小波系數(shù)幅度通過(guò)中值濾波后為一直流電平,這兩類信號(hào)小波系數(shù)幅度方差有著明顯區(qū)別,本文設(shè)定一門限TH3,當(dāng)σ2>TH3時(shí)判為MFSK,當(dāng)σ2<TH3時(shí)判為MPSK。表2就是通過(guò)該方法計(jì)算出的幅值方差。

tx5-b2.gif

    從表2中可以看出,調(diào)制信號(hào)的幅度方差σ2能很好地區(qū)分出振幅是否變化的信號(hào),并且服從Nakagami分布的背景噪聲對(duì)信號(hào)幅度方差σ2影響不是很大,在低信噪比下信號(hào)區(qū)分度還是比較理想的。根據(jù)TH1、TH2這兩個(gè)門限能夠有效地識(shí)別出三類信號(hào):MASK,16QAM和MFSK、MPSK。

    為了識(shí)別MFSK和MPSK信號(hào),需要進(jìn)一步對(duì)這兩類信號(hào)進(jìn)行處理。在文獻(xiàn)[15]中已經(jīng)對(duì)峰度作了詳細(xì)的介紹。峰度可以使參數(shù)保持信號(hào)原有的分布特征,在低信噪比的情況下可以減小了孤立采樣點(diǎn)所帶來(lái)的影響。假設(shè)信號(hào)的特征向量為Xi(i=1,2,…,n),那么峰度的定義[15]為:

tx5-gs6.gif

    由表1可知,雖然MFSK信號(hào)的小波變換系數(shù)幅值是一個(gè)多峰值階梯函數(shù),但由于峰度本身的特性,MFSK信號(hào)的峰度卻很小。而MPSK信號(hào)的小波變換系數(shù)幅值是一個(gè)常量,它的峰度卻較大。因此,可以在兩類信號(hào)的峰度值之間找到一個(gè)閾值TH3。當(dāng)峰度值大于TH3時(shí),則判為MPSK信號(hào),反之,則判為MFSK信號(hào)。

4.2 分類器的結(jié)構(gòu)

    經(jīng)以上分析,可以畫(huà)出圖2所示的分類器結(jié)構(gòu)。它由三部分組成:(1)計(jì)算調(diào)制信號(hào)的幅值方差,根據(jù)計(jì)算出的結(jié)果設(shè)置門限值,可以區(qū)分出MASK,16QAM和MPSK、MFSK三類信號(hào)。(2)根據(jù)MPSK和MFSK信號(hào)小波變換系數(shù)幅值的峰度值得到閾值TH3,這樣可以將MPSK、MFSK信號(hào)區(qū)分出來(lái)。(3)根據(jù)信號(hào)的小波變換系數(shù)幅值的層數(shù)可以實(shí)現(xiàn)各調(diào)制信號(hào)的類內(nèi)識(shí)別。圖1中C表示數(shù)字信號(hào)的小波變換系數(shù)幅值的層數(shù),N1、N2是設(shè)置的層數(shù)門限值,分別為3和6。第(2)部分中TH3的值是根據(jù)文獻(xiàn)[16]中提出的方法進(jìn)行確定的,本文中TH3取2.97。

tx5-t2.gif

5 仿真結(jié)果

    根據(jù)以上的分析,給出所設(shè)計(jì)分類器的識(shí)別效果。本文中所識(shí)別的信號(hào)分別是2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、8PSK、2FSK、4FSK、8FSK、16QAM。信源比特流長(zhǎng)度為40,載波頻率為5 kHz,采樣頻率為50 kHz,碼元周期為1 s,每個(gè)符號(hào)內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)為50。在仿真中取門限TH1為0.3,門限TH2為0.07,閾值TH3取2.97。層數(shù)門限N1設(shè)為3,N2設(shè)為6,當(dāng)層數(shù)大于等于N2時(shí)判為八進(jìn)制調(diào)制,大于N1且小于N2時(shí)判為四進(jìn)制調(diào)制,小于等于N1時(shí)就判為二進(jìn)制調(diào)制。

    表3和表4所示是在進(jìn)行200次獨(dú)立試驗(yàn)后得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表3和表4可以看出,在類實(shí)際電力線通信信道環(huán)境下,當(dāng)信噪比為5 dB時(shí),數(shù)字信號(hào)類間的識(shí)別可以達(dá)到100%;MASK的類內(nèi)平均正確識(shí)別率在95%左右,MPSK和MFSK的類內(nèi)平均正確識(shí)別率均在96%左右。

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    tx5-t3.gif圖3所示的PSK、FSK、16QAM、ASK信號(hào)的正確識(shí)別概率是在1 000次獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)出來(lái)的平均正確識(shí)別概率。從圖3可以看出,當(dāng)信噪比為11 dB時(shí),各類信號(hào)的正確識(shí)別率都可以達(dá)到100%;當(dāng)信噪比為0 dB時(shí),除了MPSK信號(hào)外,其他信號(hào)的正確識(shí)別率都在75%以上,可能是選取的門限值將MPSK信號(hào)判為16QAM或者M(jìn)FSK信號(hào)。圖4、圖5和圖6分別是MFSK、MPSK和MASK、16QAM信號(hào)的類內(nèi)識(shí)別概率。從這三幅圖中可以看出,當(dāng)信噪比為0 dB時(shí),它們的類內(nèi)正確識(shí)別概率均可達(dá)到75%以上;當(dāng)信噪比為5 dB時(shí),它們類內(nèi)的識(shí)別率可以達(dá)到90%以上。從圖7中可以看出,當(dāng)信噪比為5 dB時(shí),信號(hào)的正確識(shí)別概率將會(huì)達(dá)到90%以上。

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6 結(jié)論

    本文采用小波變換識(shí)別數(shù)字調(diào)制信號(hào)的方法,設(shè)計(jì)了用于識(shí)別數(shù)字調(diào)制信號(hào)類型的識(shí)別器。在電力線背景噪聲下,該識(shí)別器在MFSK、MPSK、MASK、16QAM幾類信號(hào)的類間和類內(nèi)識(shí)別效果是比較理想的,且本文所設(shè)計(jì)的識(shí)別器與文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)的識(shí)別器相比,具有計(jì)算簡(jiǎn)單、計(jì)算量比較小的特點(diǎn)。首先,識(shí)別器根據(jù)數(shù)字調(diào)制信號(hào)的幅度方差對(duì)信號(hào)進(jìn)行類間判別,然后計(jì)算MPSK、MFSK信號(hào)的峰度值,作出峰度值的概率密度曲線,找出上述曲線的交叉點(diǎn)確定識(shí)別的閾值TH3,最后根據(jù)信號(hào)的小波變換的系數(shù)幅值,確定信號(hào)幅值的層數(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的類內(nèi)識(shí)別。在類間識(shí)別過(guò)程中,當(dāng)信噪比為0 dB時(shí),信號(hào)的識(shí)別率可以達(dá)到80%左右;當(dāng)信噪比為10 dB時(shí),信號(hào)的識(shí)別率可以達(dá)到99%左右。在MPSK、MFSK識(shí)別過(guò)程中,當(dāng)信噪比為5 dB時(shí),信號(hào)的識(shí)別率可以達(dá)到95%左右,但是當(dāng)信噪比較小時(shí),信號(hào)的正確識(shí)別率就不是很理想,這可能與閾值的選取有關(guān)。在信號(hào)類內(nèi)識(shí)別中,只要信噪比在5 dB以上都可以達(dá)到良好的效果。所以在電力線通信中,盡量采用MFSK、16QAM或者M(jìn)ASK調(diào)制方式對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制,一方面可以提高抗噪聲性能,另一方面可以提高信號(hào)的正確識(shí)別率,為后期的信息識(shí)別提高效率。

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