СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗОНДИРУЮЩИХ СИГНАЛОВ МАЛОЗАМЕТНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ Российский патент 2018 года по МПК G01S13/52 

Изобретение относится к распознаванию образов, а именно к способам распознавания радиосигналов, в частности к способам распознавания вида и параметров модуляции зондирующих радиосигналов малозаметных радиолокационных станций. Способ может быть использован в технических средствах, выполняющих задачу идентификации радиосигналов малозаметных радиолокационных станций с усложненной частотно-временной структурой.

Известен способ распознавания сигналов [Омельченко В. Распознавание сигналов по спектру мощности в оптимальном базисе Карунена-Лоэва. - Известия ВУЗов MB и ССО СССР. Сер. Радиоэлектроника, 1980 г., №12, С. 11-18], при котором вычисляют энергетический спектр сигнала, затем выполняют над ним преобразование Карунена-Лоэва и на основе полученных признаков сначала производят селекцию сигналов на полезные и мешающие, а затем, в случае полезного сигнала, осуществляют его сравнение с имеющимися эталонными классами и отнесение к одному из них.

Недостатком данного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания¹ (Вероятность правильного распознавания - относительная частота принятия правильного решения при отнесении принятого радиосигнала к одному из эталонных классов. Событие правильного распознавания является противоположным (дополнительным) к событию ошибочного распознавания (Р_расп=1-Р_ош) - см. Дж. Ту, Р. Гонсалес. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. - М.: Мир, 1978 г. // С. 142-152) сигналов, имеющих похожие спектры, что обусловлено слабой контрастностью сформированных признаков распознавания.

Известен также способ распознавания радиосигналов на основе сингулярного разложения псевдо-частотно-временного распределения (псевдо-ЧВР) Вигнера - Вилле [Marinovic N., Eichmann G. An expansion of Wigner distribution and its applications. - Proc. IEEE ICASSP-85, 1985, pp. 1021-1024], в котором предварительно на основе псевдо-ЧВР Вигнера - Вилле формируют матрицы распределения энергии эталонных радиосигналов, выполняют их спектральное разложение, формируют параметры эталонных радиосигналов, затем принимают распознаваемый радиосигнал, дискретизируют и квантуют его, формируют матрицу распределения энергии принятого радиосигнала, выделяют признаки принятого радиосигнала, сравнивают их с параметрами эталонных радиосигналов и по результатам сравнения идентифицируют принятый радиосигнал.

Недостатком указанного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания радиосигналов со сложной частотно-временной структурой, а также радиосигналов при воздействии на них шумов и помех, что обусловлено особенностями используемого для распознавания псевдо-ЧВР Вигнера - Вилле [Коэн Л. Время - частотные распределения. Обзор // ТИИЭР, 1989 г., т. 77, №10. С. 72-121]. Снижение вероятности правильного распознавания происходит вследствие появления интерференционного фона и ложных пиков мощности в псевдо-ЧВР Вигнера - Вилле, искажающих реальную картину распределения энергии сигнала в координатах частота - время.

Наиболее близким аналогом по технической сущности к заявленному является способ распознавания радиосигналов по патенту РФ №2356064 С2, от 20.05.2009 г. В ближайшем аналоге предварительно задают эталонные радиосигналы; выполняют операцию фреймового вейвлет-преобразования над множеством дискретных и квантованных отсчетов эталонных радиосигналов; формируют матрицы распределения энергии эталонных радиосигналов после исключения малозначимых вейвлет-коэффициентов из последовательностей нормированных и ранжированных вейвлет-коэффициентов; формируют векторы признаков эталонных радиосигналов построчной конкатенацией элементов матриц распределения энергии; выполняют операцию фреймового вейвлет-преобразования над множеством дискретных и квантованных отсчетов принятого распознаваемого радиосигнала; формируют матрицу распределения энергии распознаваемого радиосигнала после исключения малозначимых вейвлет-коэффициентов из последовательностей нормированных и ранжированных вейвлет-коэффициентов; формируют вектор признаков распознаваемого радиосигнала построчной конкатенацией элементов матрицы распределения энергии; сравнивают векторы признаков распознаваемого радиосигнала с векторами признаков эталонных радиосигналов; принимают решения о принадлежности распознаваемого радиосигнала к одному из эталонных радиосигналов.

Недостатком способа-прототипа является относительно низкая вероятность правильного распознавания радиосигналов при низком отношении сигнал/шум (от минус 4 до 4 дБ).

Целью заявленного технического решения является разработка способа распознавания радиосигналов, обеспечивающего повышение вероятности распознавания за счет устранения в формируемом частотно-временном портере сигнала шумовой составляющей.

Заявленное техническое решение расширяет арсенал средств аналогичного назначения.

Поставленная цель достигается тем, что в известном способе распознавания радиосигналов, вместо операции фреймового вейвлет-преобразования [Дьяконов В. Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, - 2002 г., 448 С.//С. 106] для получения частотно-временного портрета выполняется преобразование Чоя-Вильямса [G.J. Upperman, T.L.O. Upperman, D. Fouts, and P. Pace, ''Efficient timefrequency and bi-frequency signal processing on a reconfigurable computer,'' IEEE Asilomar Conf., pp. 176-180, 2008] с последующим шумоподавлением с помощью дискретного S-преобразования (преобразование Стоквелла) [Y. Wang and J. Orchard, ''The Discrete Orthonormal Stockwell Transform for Image Restoration,'' in 16th IEEE International Conference on Image Processing, 2009, pp. 2761-2764; H. Huang, F. Sun, ''Medical-Image Denoising and Compressing Using Discrete Orthonormal Stransform,'' in 2nd International Conference on Electrical, computer Engineering and Electronics (ICECEE 2015), 2015, vol. 291, no. Icecee, pp. 291-296].

Для идентификации сигналов используется критерий различия (схожести) полученного частотно-временного портрета с эталоном. В качестве метрики используется двумерный коэффициент корреляции:

[Теоретические основы частотно-временного анализа кратковременных сигналов: Монография / С.Н. Агиевич, С.В. Дворников, A.M. Кудрявцев. - СПб.: ВАС, 2010, с. 240 // с. 140].

Распознаваемый радиосигнал считают инцидентным эталонному радиосигналу, если двумерный коэффициент корреляции их частотно-временных портретов максимален.

Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается повышение вероятности распознавания радиосигналов при низком отношении сигнал/шум (от минус 4 до 4 дБ) за счет того, что дискретное S-преобразование качественнее выполняет операцию шумоподавления, чем фреймовое вейвлет-преобразование [S. Saoud, М. Ben Naser New Speech Enhancement based on Discrete Orthonormal Stockwell Transform // International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, No. 10, 2016, p. 196; Y. Wang, ''Efficient Stockwell transform with applications to image processing'', PhD thesis, University of Waterloo, Ontario Canada, 2011]. Этим достигается повышение вероятности распознавания.

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

фиг. 1 - обобщенная структурная схема процесса распознавания;

фиг. 2 - пример частотно-временного портрета эталонного радиосигнала, полученный на основе преобразования Чоя-Вильямса;

фиг. 3 - пример частотно-временного портрета распознаваемого радиосигнала до выполнения операции шумоподавления;

фиг. 4 - пример частотно-временного портрета распознаваемого радиосигнала после выполнения операции шумоподавления, с помощью S-преобразования;

фиг. 5 - обобщенный график зависимости вероятности правильного распознавания от отношения сигнал/шум (ОСШ) для способа прототипа и предлагаемого способа.

В общем случае процесс распознавания (фиг. 1) включает в себя следующие процедуры: формирование частотно-временных портретов {P₁…P_N} для множества {S₁(t)…S_N(t)} эталонных радиосигналов; формирование частотно-временного портрета распознаваемого радиосигнала и его последующая очистка от шума, в результате чего формируется частотно-временной портрет ; сравнение частотно-временного портрета распознаваемого радиосигнала с частотно-временными портретами эталонных радиосигналов; принятие решения о принадлежности распознаваемого радиосигнала к одному из N эталонных радиосигналов.

Заявленный способ позволяет за счет более качественного шумоподавления повысить вероятность распознавания радиосигналов и тем самым разрешить противоречие, обусловленное необходимостью повышения вероятности распознавания радиосигналов при низких отношениях сигнал/шум (от минус 4 до 4 дБ) при возрастающем объеме энергетически скрытных радиосигналов.

Реализация заявленного способа объясняется следующим образом.

Предварительно задают n эталонных радиосигналов, число и типы которых охватывают возможное число и типы реальных радиосигналов, подлежащих распознаванию в соответствии с заданием на их распознавание. Затем выполняют совокупность операций с целью формирования частотно-временного портрета каждого n-го эталонного радиосигнала, где n=1, …, N. Для этого каждый эталонный радиосигнал, представленный в цифровой форме, подвергают частотно-временному преобразованию Чоя-Вильямса, которое описано в [G.J. Upperman, T.L.O. Upperman, D. Fouts, and P. Pace, ''Efficient timefrequency and bi-frequency signal processing on a reconfigurable computer,'' IEEE Asilomar Conf., pp. 176-180, 2008]. На фиг. 2 показан пример частотно-временного портрета эталонного радиосигнала. Над частотно-временным портретом принятого распознаваемого сигнала дополнительно выполняют операцию шумоподавления с помощью дискретного S-преобразования, описанного в [S. Saoud, М. Ben Naser New Speech Enhancement based on Discrete Orthonormal Stockwell Transform // International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, No. 10, 2016, p. 196; Y. Wang, ''Efficient Stockwell transform with applications to image processing'', PhD thesis, University of Waterloo, Ontario Canada, 2011]. Пороговую обработку при шумоподавлении выполняют в соответствии с правилами, изложенными в [Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. - М.: ДМК Пресс, 2005, с. 304 // с. 218]. Конкретное значение порога зависит от вида сигнала, требуемой вероятности распознавания и времени, отводимого на распознавание. На фиг. 3 представлен пример частотно-временного портрета распознаваемого радиосигнала до выполнения операции шумоподавления при отношении сигнал/шум 0 дБ.

Введение дополнительной операции шумоподавления с помощью S-преобразования приводит к повышению вероятности распознавания радиосигнала при низком отношении сигнал/шум (от минус 4 до 4 дБ). На фиг. 4 представлен пример частотно-временного портрета распознаваемого радиосигнала после выполнения операции шумоподавления при отношении сигнал/шум 0 дБ.

Сравнительная оценка вероятности правильного распознавания Р_расп с помощью заявленного способа и способа-прототипа осуществлялась с помощью математического моделирования на ЭВМ в среде MATLAB. В качестве распознаваемых сигналов использованы модели сигналов малозаметных радиолокационных станций с частотной и фазовой модуляцией [Войнов, Д.С. Сигналы малозаметных радиолокационных станций / Д.С. Войнов [и др.]; Череповец: ЧВВИУРЭ, 2015 - 13 с.: ил. - Деп. в ЦВНИ МО РФ 14.10.2015, № Б8677]: многочастотный сигнал по коду Костаса (варианты массивов частот (100 500 400 600 200 300) МГц, (500 400 600 200 300 100) МГц (200 400 800 500 1000 900 700 300 600 100) МГц), фазоманипулированный (по кодам Баркера (7, 11, 13), P1, Р2, Р3, Р4, T1, Т2, Т3, Т4, Фрэнка).

Радиосигналы нормированы относительно уровня средней мощности. Параметры эталонов формировались по 100 выборкам каждого сигнала. Для оценки вероятности правильного распознавания Р_расп применялся метод Монте-Карло по 100 выборкам для каждого сигнала при различных отношениях мощности сигнала Р_с и мощности шума Р_ш в диапазоне от минус 4 до 20 дБ (фиг. 5). Результаты сравнительных расчетов показали, что вероятность правильного распознавания радиосигналов заявленным способом выше, чем способом-прототипом (фиг. 5) в области низких (от минус 4 ч - 4 дБ) значений Р_с/Р_ш в 1,4-3,1 раза. Что указывает на возможность достижения технического результата при использовании заявленного способа - повышение вероятности распознавания радиосигналов.

На основании приведенного описания из известных комплектующих с применением известного в радиоэлектронной промышленности технологического оборудования может быть изготовлено техническое средство, выполняющее задачу распознавания радиосигналов. Таким образом, заявляемый способ соответствует критерию изобретения «применимость».

Изобретение относится к радиотехнике, а именно к способам распознавания вида и параметров модуляции зондирующих радиосигналов малозаметных радиолокационных станций. Оно может быть использовано для распознавания радиосигналов малозаметных радиолокационных станций со сложной частотно-временной структурой. Достигаемый технический результат - повышение вероятности распознавания радиосигналов. Указанный результат достигают за счет того, что: задают эталонные радиосигналы, формируют частотно-временной портрет эталонных радиосигналов путем выполнения операции частотно-временного преобразования Чоя-Вильямса над множеством цифровых отсчетов эталонных радиосигналов, формируют частотно-временной портрет принятого распознаваемого радиосигнала путем выполнения операции частотно-временного преобразования Чоя-Вильямса над множеством цифровых отсчетов принятого радиосигнала; с частотно-временным портретом принятого распознаваемого радиосигнала выполняют дополнительную операцию шумоподавления с помощью дискретного S-преобразования (преобразование Стоквелла), сравнивают частотно-временной портрет распознаваемого радиосигнала с частотно-временным портретом эталонных радиосигналов; принимают решение о принадлежности распознаваемого радиосигнала к одному из эталонных радиосигналов. 5 ил.

Способ распознавания радиосигналов, заключающийся в том, что предварительно задают эталонные радиосигналы, формируют их частотно-временные портреты, после чего принимают распознаваемый радиосигнал, формируют его частотно-временной портрет; выполняют над частотно-временным портретом распознаваемого радиосигнала операцию шумоподавления; затем сравнивают частотно-временной портрет распознаваемого радиосигнала с частотно-временным портретом эталонных радиосигналов; принимают решение о принадлежности распознаваемого радиосигнала к одному из эталонных радиосигналов, отличающийся тем, что для формирования частотно-временных портретов выполняют преобразование Чоя-Вильямса над цифровыми отсчетами эталонных и распознаваемого радиосигналов, а операцию шумоподавления над частотно-временным портретом распознаваемого радиосигнала осуществляют с помощью S-преобразования.