一種基于決策導(dǎo)向圖的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法

一種基于決策導(dǎo)向圖的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法一、引言通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別在數(shù)字通信領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用，如無(wú)線電通信、衛(wèi)星通信、光纖通信等。通信信號(hào)的調(diào)制識(shí)別可以為通信系統(tǒng)提供很多信息，例如信道狀態(tài)、信號(hào)質(zhì)量、能耗等。由于不同的調(diào)制方式對(duì)信號(hào)的頻率、相位、振幅等參數(shù)有所不同，因此，通過(guò)信號(hào)的頻率分量、相位和振幅等特征進(jìn)行調(diào)制識(shí)別是通常的方法。在實(shí)際的通信系統(tǒng)中，信號(hào)調(diào)制方式的判斷往往涉及到多個(gè)相關(guān)的特征參數(shù)，并且會(huì)受到各種噪聲和干擾的影響，因此，如何準(zhǔn)確地識(shí)別出信號(hào)的調(diào)制方式是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。為了解決信號(hào)調(diào)制識(shí)別的問(wèn)題，本文提出了一種基于決策導(dǎo)向圖的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法。該方法旨在通過(guò)有效地分析信號(hào)的特征參數(shù)，利用決策導(dǎo)向圖的方法進(jìn)行信號(hào)調(diào)制方式的判斷。本文將首先介紹決策導(dǎo)向圖的相關(guān)理論，然后詳細(xì)介紹我們提出的方法，并給出實(shí)驗(yàn)的結(jié)果和分析。二、決策導(dǎo)向圖的基本思想決策導(dǎo)向圖（DecisionDirectedAcyclicGraphs，DDAG）是一種用于解決決策問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。它是一種有向無(wú)環(huán)圖，其中包含一個(gè)決策節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。在DDAG中，每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)隱狀態(tài)，每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的出度對(duì)應(yīng)所有可能的決策，每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的入度表示在該隱狀態(tài)下所有可能的決策形成的決策集。每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)可能有多個(gè)父節(jié)點(diǎn)，因?yàn)榭赡苡卸喾N情況推導(dǎo)出該隱狀態(tài)，但其出度只有一個(gè)，即對(duì)應(yīng)下一個(gè)隱狀態(tài)。DDAG是一個(gè)從根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)的決策樹(shù)，在這個(gè)樹(shù)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)隱狀態(tài)。在DDAG中，節(jié)點(diǎn)之間的連接邊都帶有相應(yīng)的概率值，表示從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)的概率。在DDAG中，從根節(jié)點(diǎn)到某個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的路徑表示一個(gè)決策序列，在該決策序列下，每個(gè)隱狀態(tài)具有特定的概率分布。因此，DDAG可以用于描述一個(gè)決策過(guò)程，從而進(jìn)行決策分析。在DDAG中，每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的概率可以通過(guò)基于Bayes理論的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行估計(jì)。三、基于DDAG的信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法本文提出的基于DDAG的信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法主要分為三個(gè)步驟：特征提取、隱狀態(tài)建模和調(diào)制識(shí)別。具體步驟如下：（1）特征提取特征提取是信號(hào)調(diào)制識(shí)別中的重要步驟，其目的是從信號(hào)中提取出與調(diào)制方式有關(guān)的特征。本文采用小波變換進(jìn)行特征提取。對(duì)于信號(hào)s(t)，我們使用小波變換將其變換到小波域。選擇一個(gè)小波基函數(shù)，將原始信號(hào)分解為一組子帶系數(shù)，每個(gè)子帶系數(shù)反映了原始信號(hào)在對(duì)應(yīng)頻帶上的能量。對(duì)于每個(gè)子帶系數(shù)，我們可以計(jì)算其幅值、相位和頻率等特征指標(biāo)作為特征向量。（2）隱狀態(tài)建模在此步驟中，我們將信號(hào)分成若干段，并將每段信號(hào)作為一個(gè)樣本。每個(gè)樣本可以看作是一個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的歸納學(xué)習(xí)，我們可以得到每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的概率分布。具體的，設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為{S1,S2,…,SN}，其中Si表示第i個(gè)訓(xùn)練樣本，每個(gè)樣本可以表示為{xi1,xi2,…,xim}，其中xij表示第i個(gè)樣本在j個(gè)子帶中的特征向量。我們可以通過(guò)最大似然估計(jì)的方法，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集得到每個(gè)隱狀態(tài)的概率分布P(Xt|S),其中Xt表示在t時(shí)刻對(duì)應(yīng)的隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)，S表示對(duì)應(yīng)的信號(hào)調(diào)制方式。（3）調(diào)制識(shí)別在此步驟中，我們將信號(hào)處理成若干個(gè)長(zhǎng)度為k的子序列，假設(shè)每個(gè)子序列的調(diào)制方式是唯一確定的。對(duì)于序列W={w1,w2,…,wk}，我們可以基于DDAG模型計(jì)算出每個(gè)調(diào)制方式Sj下產(chǎn)生該序列的后驗(yàn)概率，即P(Sj|W)=P(W|Sj)P(Sj)/P(W)其中，P(Sj)是調(diào)制方式Sj的先驗(yàn)概率，P(W|Sj)表示在調(diào)制為Sj的情況下，序列W的概率，可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中每個(gè)隱狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的概率分布計(jì)算得到。P(W)表示序列W的概率，可以通過(guò)對(duì)各個(gè)調(diào)制方式的后驗(yàn)概率求和得到。因此，我們可以通過(guò)比較各個(gè)調(diào)制方式的后驗(yàn)概率來(lái)判斷序列W的調(diào)制方式。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析本文對(duì)本方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析。我們使用了MATLAB對(duì)該方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并使用Weinstein數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。該數(shù)據(jù)集包含了多個(gè)調(diào)制方式下的數(shù)字調(diào)制信號(hào)，包括BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等。我們將數(shù)據(jù)集分成了訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集用于計(jì)算每個(gè)隱狀態(tài)的概率分布，測(cè)試集用于評(píng)估該方法的識(shí)別準(zhǔn)確率。我們首先使用小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取，選擇Daubechies小波基函數(shù)，并設(shè)置分解層數(shù)為3。然后，我們將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分割成若干段，每段信號(hào)長(zhǎng)度為2000。通過(guò)歸納學(xué)習(xí)算法，得到每個(gè)隱狀態(tài)的概率分布。在測(cè)試過(guò)程中，我們將測(cè)試數(shù)據(jù)集每段信號(hào)劃分成若干個(gè)長(zhǎng)度為100的子序列進(jìn)行調(diào)制識(shí)別。我們根據(jù)計(jì)算出來(lái)的每個(gè)調(diào)制方式的后驗(yàn)概率，選擇后驗(yàn)概率最大的調(diào)制方式作為該子序列的調(diào)制方式。我們采用正確率作為識(shí)別準(zhǔn)確率的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其定義為識(shí)別正確的樣本數(shù)除以樣本總數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的基于DDAG的信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法在Weinstein數(shù)據(jù)集上有很好的識(shí)別性能。采用10種調(diào)制方式下的測(cè)試樣本，該方法的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了97.2%。五、結(jié)論本文提出了一種基于決策導(dǎo)向圖的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法，該方法旨在通過(guò)有效地分析信號(hào)的特