施永豪 陳延利 張翠芳
1.西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院智能控制實驗室,四川 成都 610031 2.西藏大學(xué)工學(xué)院電子信息工程系,西藏 拉薩 850000
HHT在數(shù)字通信信號瞬時參數(shù)提取中的應(yīng)用
施永豪1陳延利2張翠芳1
1.西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院智能控制實驗室,四川 成都 610031 2.西藏大學(xué)工學(xué)院電子信息工程系,西藏 拉薩 850000
針對解析信號法提取含有噪聲數(shù)字通信信號瞬時參數(shù)嚴重畸變,甚至失去物理意義的問題,本文探討了HHT在噪聲通信信號提取瞬時參數(shù)的問題。HHT作為一種新的自適應(yīng)信號分析工具,能精確地反應(yīng)信號的局部特征。運用中值濾波對EMD分解后提取出的瞬時參數(shù)進行濾波,對比分析仿真結(jié)果表明:HHT能有效地克服低信噪比條件下解析方法提取瞬時參數(shù)畸變的問題。
HHT;瞬時參數(shù);通信信號
隨著數(shù)字通信技術(shù)的飛快發(fā)展,應(yīng)用日益廣泛,數(shù)字通信中采用的調(diào)制方式也越來越多,在非合作通信中,準確的判定信號的調(diào)制方式,對于實施后續(xù)的工程應(yīng)用(例如干擾等),具有重要意義。目前,國內(nèi)外已經(jīng)出現(xiàn)了很多自動識別方法[1-4]。其中基于瞬時特征參數(shù)的識別方法,因其固有的優(yōu)點廣受應(yīng)用。在瞬時特征(瞬時幅度、瞬時相位、瞬時頻率)提取過程中,常用的是解析信號法,但該方法Hilbert變換對噪聲干擾比較敏感,而實際通信信號無一例外地都含有噪聲,若直接采用解析信號法求取瞬時參數(shù),將缺乏物理意義甚至失真。1998年Nordern E.Huang等人提出了一種新的信號時頻分析方法Hilbert—Huang Transform (HHT)[5],該方法首先將信號分解為有限個具有固有模態(tài)的函數(shù)之和,并認為這些固有模態(tài)函數(shù)均為窄帶信號,利用Hilbert變換對其求得的瞬時參數(shù)具有明確的物理意義。本文探討了利用HHT提取通信信號瞬時參數(shù)的應(yīng)用問題。
HHT,是針對非線性非平穩(wěn)信號的分析方法,主要由經(jīng)驗?zāi)J椒纸?Empirical Mode Decomposition,簡稱EMD)和希爾伯特變換(Hilbert Transform)兩部分組成。一般的信號包含有多種振蕩模式,直接對其進行希爾波特變換得到的瞬時頻率是毫無意義的[6]。首先需要通過EMD把信號分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡稱IMF ),IMF的特點是具有合理的瞬時頻率定義;然后對所有IMF進行Hilbert變換,得到每一個IMF的隨時間變化的瞬時頻率及瞬時幅度。EMD是HHT方法的主要部分,主要功能是把復(fù)雜的數(shù)據(jù)序列分解成為一系列簡單的IMF,分解是自適應(yīng)的,局部的,分解的基直接來源于待分析的信號。IMF的引入使得瞬時頻率具有了實際的物理意義,一旦獲得了IMF,就可以用Hilbert變換研究非平穩(wěn)信號的瞬時頻率和時頻特征。
固有模態(tài)函數(shù)(IMF)表征了內(nèi)蘊于數(shù)據(jù)的振蕩模式,固有模態(tài)函數(shù)能給出瞬時頻率有意義的物理解釋。我們可以將任意信號 分解為x(t)個固有模式分量和一個剩余分量之和(式(1-1)),固有模態(tài)函數(shù)定義和具體的分解算法可參見文獻[5]。
其中ci為第i個固有模式分量(第i個IMF), rn為剩余分量。每一個IMF構(gòu)成了信號的
分解基函數(shù)。由于HHT方法的基函數(shù)直接來自于信號,是自適應(yīng)的,這樣就避免了信號能量的擴散與泄漏。
把原始信號x(t)通過EMD分解為各IMF分量后,可以對每一個分量進行希爾伯特變換,計算瞬時頻率。對每一個IMF進行希爾伯特變換后,x(t)可以表示成如下形式
本文分析的信號是未解調(diào)的窄帶通信信號,載頻較高,EMD分解后的前兩個IMF分量反映了數(shù)字調(diào)制信號的基本特征,因此我們對前兩個IMF分量求其瞬時參數(shù),然后按照式(1-2)求信號瞬時參數(shù)。源信號受噪聲污染,所求得的瞬時參數(shù)也就含有噪聲,我們對所求得的信號瞬時參數(shù)進行中值濾波,濾除噪聲,得到比較理想的瞬時參數(shù)。
考慮實際應(yīng)用,本文僅以P S K、FSK信號為例,仿真分析上述方法。仿真中,噪聲為加性高斯噪聲,接收到的信號為r(t)=x(t)+n(t)。仿真參數(shù)如下:載頻fc=5000Hz;碼率fd=100B;采樣頻率fs=40000Hz,其中FSK頻偏為500 Hz。
圖1為信噪比為10dB時QPSK信號經(jīng)過Hilbert變換提取出的瞬時參數(shù)。圖2為信噪比為10dB時QPSK信號EMD分解后經(jīng)過Hilbert變換構(gòu)造解析信號提取出的瞬時特征。圖3和圖4為相同信噪比下,解析信號法和HHT提取出FSK4信號的瞬時參數(shù)。
圖1 SNR=10dB時QPSK信號的瞬時特征
圖2 SNR=10dB,QPSK信號EMD分解后提取的瞬時特征
綜合仿真圖我們可以發(fā)現(xiàn),在相同信噪比下,經(jīng)EMD分解后提取出的瞬時參數(shù)要明顯優(yōu)于直接構(gòu)造解析信號提取出的瞬時參數(shù),驗證了HHT的有效性。在所有瞬時參數(shù)仿真圖中都可以明顯看到,在碼元變化處,瞬時幅度、瞬時相位、瞬時頻率都有一定的抖動,這是頻帶限制造成的。
本文研究了HHT在信號調(diào)制識別中瞬時參數(shù)的提取應(yīng)用,仿真結(jié)果顯示,HHT可以有效地提取受噪聲污染信號的瞬時參數(shù)。本文論述方法簡單有效,對于采用時域特征判決信號調(diào)制類型的方法,提高識別準確率具有重要意義。
圖3 SNR=20dB時FSK4信號的瞬時特征
圖4 SNR=20dB,F(xiàn)SK4信號EMD分解后提取的瞬時特征
[1] Azzouz. E. E, Nandi. A. K. Automatic identification of digital modulations [J].Signal Process,1995;47(1):PP.55-69
[2] 鄒寶娟,李遲生等.特征提取及其在數(shù)字調(diào)制方式識別中的應(yīng)用[J].信號處理,Apr 2008; Vol.24.No.2:201-203
[3] 程漢文,吳樂南.基于星座圖和相似性度量的調(diào)制方式識別[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報,Mar 2008; Vol.26.No.2:111-115
[4] 包錫銳,吳瑛等.基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號識別算法[J].信息工程大學(xué)學(xué)報,Dec 2007; Vol.8.No.4:463-467
[5] Huang, N.E, et al. The empirical mode composition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proc. Soc.Lond.A,1998; Vol-454:903-995
[6] 皮紅梅,劉 財,王 典.利用Hilbert-Huang 變換提取地震信號瞬時參數(shù)[J].石油地球物理勘探,Aug 2007; Vol.42.No.4:418-424
國家自然科學(xué)基金(61163013);西藏自治區(qū)2010年第二批重點科研項目(20100217);
施永豪,男,碩士研究生,主要研究方向為數(shù)字通信信號調(diào)制模式識別。
陳延利,女,講師,主要研究領(lǐng)域為移動通信系統(tǒng)安全、信號處理;信號與信息處理。