[發明專利]一種多傳感器節點分布式協作進行調制識別的方法

有效

• 申請號: 201110236041.7
• 申請日: 2011-08-17
• 公開（公告）號: CN102438334A
• 公開（公告）日: 2012-05-02
• 發明（設計）人: 朱琦;劉愛生;朱洪波;楊龍祥
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04W84/18
• 分類號: H04W84/18
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 葉連生

技術領域

本發明涉及一種無線傳感器網絡中多個傳感器節點分布式協作進行自動調制識別的實現方法，屬于通信技術領域。

背景技術

隨著通信技術的發展，通信信號在很寬的頻帶上采用不同的調制方式，同時這些信號的調制參數也不盡相同。數字信號的自動調制識別可以在多種調制信號和有噪聲干擾的條件下確定出信號的調制方式，在民用和軍用領域都有重要的作用。隨著通信信號的體制和調制樣式變得更加復雜多樣，通信信號的調制識別就顯得尤為重要和迫切。

目前，調制方式自動識別的研究方法主要可以分為兩類：基于假設檢驗的最大似然方法和基于特征提取的模式識別方法。基于假設檢驗的最大似然方法，通過對信號的似然函數進行處理，將得到的似然比與閾值進行比較，完成調制識別功能。基于特征提取的模式識別方法，通常包含兩個子系統，一個子系統用于提取信號的特征參數，另一個子系統根據信號的特征參數，采用一定的分類器確定信號的調制類型。

基于特征提取的模式識別方法，在理論上是一種次優的方法，但是其形式通常比較簡單，易于實現，而且在某些條件下能夠達到近似最優的識別性能。在模型失配的情況下，基于特征提取的模式識別方法要比最大似然法穩健。在基于特征提取的模式識別方法中，用于調制識別的分類器，主要包括人工神經網絡、支持向量機、聚類以及其他一些模式識別方法。

目前，大多數調制識別研究僅限于單接收節點，對接收信號集中處理，其識別性能取決于信道的特性和接受信號的強度，存在低信噪比時識別率低及不可靠的缺點。

傳感器網絡是由部署在作用區域內的、具有無線通信與計算能力的傳感器節點通過自組織方式構成的能根據環境自主完成指定任務的分布式智能化網絡系統。隨著傳感器網絡的興起，分布式檢測，估計及識別算法的優越性受到了越來越多的關注。在信號自動調制識別方面，可以在傳感器網絡中進行基于似然函數的調制識別方法和基于特征參數的調制識別方法，在基于特征參數的調制識別方法中，利用各個傳感器節點之間的相互協作，提高接收信號特征參數的精度，可以提高系統的調制識別率。

發明內容

技術問題：本發明的目的在于提供一種在無線傳感器網絡中多個傳感器節點分布式協作識別數字調制信號的方法。該方法針對在衰落信道中低信噪比時單接收節點調制識別率低的缺點，利用無線傳感器網絡中多個傳感器節點分布式協作，提取信號的特征參數，識別出信號的調制方式。與單節點調制識別相比，多傳感器節點分布式協作進行調制識別方法在衰落信道中具有更高的識別率，并且節點系統更靈活可靠。

技術方案：本發明的多傳感器節點分布式協作進行調制識別的方法包含以下步驟：

a.利用網絡中相互協作的多個傳感器，分別提取反映調制類型顯著差異的特征參數的組合，包括零中心歸一化瞬時幅度之譜密度的最大值r_max、零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值的標準偏差σ_ap、零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量的標準偏差σ_dp、零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差σ_aa和矩的組合k₂₀；

b.根據接收信噪比的大小設計協作方案，當五個傳感器節點相互協作時，基于傳感器節點能耗最小的考慮，每個傳感器只提取一個特征參數，基于系統整體識別率的考慮，接收信噪比最高的傳感器節點提取的特征參數類型，為可以區分最容易產生相互誤判的調制方式的那種特征參數，以此類推；最終選擇特征參數的原則是：相互協作的五個傳感器，按接收信號的信噪比由高到低排序：信噪比最高的提取r_max；次高的提取σ_aa；第三提取σ_dp；信噪比最低的兩個傳感器節點分別提取σ_ap及k₂₀；

c.當兩個傳感器協作時，為了降低傳感器節點的能耗，每個傳感器只提取部分特征參數，其協作方式確立的依據是，區分最容易產生誤判的調制方式的特征參數由兩個傳感器節點各提取一次，其余特征參數僅利用其中一個傳感器節點提取一次，對信號的處理過程相似的特征參數由同一個傳感器節點提取，每個傳感器進行特征參數提取時的具體分配方式為：傳感器1提取的特征參數為r_max、σ_aa和σ_dp，傳感器2提取的特征參數為r_max、σ_aa和k₂₀；