水声通信信号调制模式识别算法研究

发布时间：2020-06-11 01:06

【摘要】：水下作战网络的不断进步,离不开水下通信网络安全和水下信息对抗技术的研究与发展。对于截获的非合作通信信号进行调制模式识别是水下对抗侦察阶段的核心环节,也是对抗阶段的第一步。获得截获信号的调制方式后,可以对信号进行参数估计和解调,并且可以模仿对方信号特征进行欺骗干扰。无线电通信信号的调制模式识别技术发展得相对成熟,但由于水下信道时变空变,高频衰减,信号受到多径、多普勒等影响,直接应用于水声通信信号效果不佳。如何找到适应不同水下通信环境的高性能模式识别算法成为水下通信识别领域新的关注点。首先给出了模式识别的基本原理和基本流程,研究了水声通信信号预处理和特征提取的方法。针对几种特征提取方法进行实验分析,提取出信号的瞬时特征、特征参数、高阶累积量和基于短时傅里叶变换、小波变换的时频特征。其次,由于恶劣的水声信道呈现不稳性和随机性,调制模式识别算法对分类器性能要求更高,开展了从经典的K近邻分类到深度学习分类器算法的研究。最后,将特征提取和分类识别算法相结合,研究了基于特征参数与高阶累积串联特征的K近邻和CART决策树识别算法、基于瞬时特征的长短时间网络分类算法,提出了基于时频特征的TLGoogLeNet卷积神经网络水声通信信号模式识别算法,完成了单载波调制(BPSK、QPSK、8PSK)、直接序列扩频(DSSS)和正交频分复用(OFDM)三大类5种调制方式的模式识别。通过仿真实验,验证了各识别算法的可行性并分析了信噪比对各种识别算法准确率的影响。通过处理水下通信实验数据,对所提出算法的性能进行评估与分析。其中基于TLGoogLeNet的卷积神经网络模式识别算法在准确率、查全率和F1值上均达到90%以上,成功实现了对5种调制方式信号的准确识别。论文研究内容可为水声通信侦察与对抗系统提供必要的技术支撑。
【图文】：

第 2 章 水声通信信号的特征提取2.4 特征提取结果验证本小节用于提取特征的水声通信信号数据来自松花江实验。松花江实验：2017 年 1 月和 2018 年 1 月，在松花江哈尔滨段进行了两次水声通信实验，江面冰厚为 0.4~0.6m，深度为 6~10m。图 2.3（a）在松花江局部卫星图中标注了实验的发射点和接收点。为方便说明，，将 2017 年松花江实验命名为 ExSHJ17，将 2018年松花江实验命名为 ExSHJ18。

ExSHJ17 实验发射换能器频带和 40-80kHz接收方式 6 元垂直阵接收阵元间距 1m接收阵元顶部距水面深度 1mExSHJ18 实验收发间距 500m、1500m发射换能器频带 2kHz-8kHz 和 8kHz-16kHz接收方式 2 个自容水听器接收阵元间距 2m接收阵元顶部距水面深度 2m对松花江实验中获得的 BPSK，QPSK，8PSK，DSSS，OFDM 五种调制方式的数据进行处理，提取信号的瞬时特征，提取 5 种调制方式信号的谱熵，如图 2.4 所示。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：E11;TN929.3

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本文编号：2707145