ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2023, № 2 · МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Нейросетевой алгоритм детектирования сигналов с двоичной позиционно-импульсной модуляцией

Ю.Э. Корчагин1, К.Д. Титов1, О.Н. Завалишина1

1 Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия
Полный текст DOI: 10.30898/1684-1719.2023.2.3 УДК 621.391 EDN VPYITZ

Аннотация

В работе исследован нейросетевой способ детектирования сигналов с двоичной позиционно-импульсной модуляцией. Процесс детектирования был сведён к различению сигналов нейросетью, архитектура которой включала в себя свёрточные и полносвязные слои. Сеть обучалась на основе множества размеченных реализаций смеси сигналов с шумом, которые были представлены дискретными отсчётами. Для моделирования и обучения сети использовалась библиотека TensorFlow. В качестве возможных моделей сигналов применялись колокольный видеоимпульс и квазирадиосигнал с колокольной модулирующей функцией. Эффективность функционирования обученной нейросети исследована методами статистического моделирования на ЭВМ. Выполнено сравнение качества детектирования нейросетевого алгоритма с классическим, синтезированным в рамках статистической теории принятия решений. Исследована возможность обучения нейросетевого детектора при неизвестной длительности принимаемых сигналов. Выполнено сравнение эффективности функционирования нейросетевого детектора с квазиоптимальным, который не учитывает возможного незнания длительности сигнала. Показано, что нейросетевой алгоритм детектирования существенно уступает оптимальному, синтезированному методом максимального правдоподобия. Однако при наличии априорной неопределённости относительно длительности сигнала, квазиоптимальный детектор уступает в эффективности нейросетевому. Сформулированы рекомендации по обоснованному выбору детектора в зависимости от требуемого качества его работы.

  • позиционно-импульсная модуляция
  • различение сигналов
  • нейросеть
  • свёрточный слой
  • полносвязный слой
  • TensorFlow
  • обучение
  • функция стоимости
  • категориальная кросс-энтропия
  • неизвестная длительность
Abstract (in English)

Neural network algorithm for signal detection with binary pulse position modulation

In the work, a neural network method for detecting signals with binary position-pulse modulation was studied. The detection process was reduced to distinguishing signals by a neural network, the architecture of which included convolutional and fully-connected layers. The network was trained on the basis of a set of labeled realizations of a sum of signals with noise, which were represented by discrete samples. The TensorFlow library was used to model and train the network. A bell video pulse and a quasi-radio signal with a bell modulating function were used as possible signal models. The functioning efficiency of the trained neural network was studied by the methods of statistical modeling on a computer. The detection quality of the neural network algorithm is compared with the classical one synthesized in the framework of the statistical decision theory. The possibility of training a neural network detector with an unknown duration of the received signals is investigated. The efficiency of the neural network detector is compared with the quasi-optimal one, which does not take into account the possible unknown of the signal duration. It is shown that the neural network detection algorithm is significantly inferior to the optimal one synthesized by the maximum likelihood method. However, in the presence of a priori uncertainty about the signal duration, the quasi-optimal detector is inferior in efficiency to the neural network one. Recommendations are formulated for a reasonable choice of the detector, depending on the required quality of its work.

Для цитирования

Корчагин Ю.Э., Титов К.Д., Завалишина О.Н. Нейросетевой алгоритм детектирования сигналов с двоичной позиционно-импульсной модуляцией // Журнал радиоэлектроники. – 2023. – № 2. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2023.2.3

Литература

  1. Тепляков И.М., Рощин Б.В., Фомин А.И., Вейцель В.А. Радиосистемы передачи информации. Под ред. И.М. Теплякова. Москва, Радио и связь. 1982. 264 с.
  2. Парфенов В.И., Голованов Д.Ю. Помехоустойчивость алгоритмов приёма сигналов с многоимпульсной позиционно-импульсной модуляцией. Компьютерная оптика. 2018. Т.42. №1. С.167-174. https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-1-167-174
  3. Wintzell O., Zigangirov D.K., Zigangirov K.S. On the Capacity of a Pulse Position Hopped CDMA System. IEEE Transactions on Information Theory. 2001. V.47. №6. P.2630-2644. https://doi.org/10.1109/18.945282
  4. IEEE Standard for Low-Rate Wireless Networks. IEEE Std 802.15.4-2020 (Revision of IEEE Std 802.15.4-2015). 23 July 2020. P.1-800. https://doi.org/10.1109/IEEESTD.2020.9144691
  5. Patent US-6687293-B1. Stephen R. Loyer, amuel Alexander Method, system and apparatus for calibrating a Pulse Position Modulation (PPM) decoder to a PPM signal. Application Date: 22.06.2000. Publication Date: 02.02.2004. URL: https://portal.unifiedpatents.com/patents/patent/US-6687293-B1
  6. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. Москва, Радио и связь. 1983. 320 с.
  7. Ван Трис Гарри Л. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том 1 Теория обнаружения, оценок и линейная модуляция: Пер. с англ. Под ред. проф. В.И. Тихонова. Москва, Советское радио. 1972. 744 с.
  8. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. Москва, Советское радио. 1977. 432 с.
  9. Корчагин Ю.Э., Титов К.Д. Синтез и анализ алгоритмов обработки сверхширокополосных квазирадиосигналов. Воронеж, Издательский дом ВГУ. 2019. 128 с.