基于密度峰值算法的通信电台个体识别
李 昕 雷迎科
(国防科技大学电子对抗学院, 安徽合肥 230037)
摘 要： 由于通信电台信号的样本小,电台指纹特征弱,导致通信电台的个体识别准确度不高,本文首次提出了基于密度峰值算法进行通信电台个体识别,在不需要训练样本的条件下就能对通信电台进行个体识别。首先对信号进行矩形积分双谱变换,提取信号1×L 维矩形双谱特征,计算各个信号间的欧式距离,然后根据密度峰值算法的定义计算各个信号的密度ρ 和δ ,以ρ 、δ 为横坐标与纵坐标画二维图,找到聚类中心,对各个信号进行分类识别。与传统的通信电台分类识别方法相比,此方法运用的是机器学习中聚类的方法,是无监督的方法,不需要带标签的通信电台信号样本,在实际运用中会发挥更大的作用。
关键词： 矩形积分双谱变换;密度峰值算法;机器学习聚类;不需要电台信号样本
1 引言
现代战场上,主要的通信设备仍然是电台,如果能够实现对通信电台个体[1-2]的识别,对掌控战场态势、实现重要目标监控和打击具有重要意义。通信电台个体识别是现代信息战中取得制信息权的重要手段之一,其主要是根据各个通信设备硬件的差异在发射的信号上所表现出来与其他设备不同的特征,判断信号来自哪部设备,实现对电台的追踪,从而实现有针对性的对敌重要通信电台、载体的追踪、监视、电子干扰和军事打击。该技术的实现既可以准确获悉通信电台个体的属性信息,又可以跟踪敌电台,进而推断敌军兵力部署、分析敌通信网组成,为我军把握战场态势提供重要、及时的情报支援。
安：我会告诉自己，生活是最好的老师，生活也充满着未知与惊喜。不要总是过度焦虑，很多事情我们无法控制，但如果想让事情向着好的方向发展，只需记住，把音乐放在权势、地位和金钱之上，以音乐而非其他方式思考、生活，我们终将获得有意义的人生。因为音乐既是生命的风景，也是生命的归宿。
现代通信电台个体识别的研究主要分两个方向:(1)利用电台信号的暂态特征[3- 4];(2)利用电台信号的稳态特征[3- 4]。发射机处于暂态工作过程中产生的信号被称作暂态信号,暂态信号的细微特征被称为暂态特征。暂态特征的性能非常依赖于暂态信号的完整性与一致性。虽然有特征明显、易于识别这样的优点,但有对截获信号质量要求高、对噪声抵抗能力差、只能区分通信电台的类型等缺点,不能应用在通信电台个体识别上。发射机处在稳定工作状态上产生的信号称为稳态信号,稳态信号的细微特征称为稳态特征。稳态特征体现在通信电台内部各部件相互作用、本振不稳定所带来的杂散成分上,频率源的随机起伏引起的载频偏差上,以及调制器所采用的物理器件和电路参数的差异所带来的调制参数的偏差上。与暂态特征相比,稳态特征显得更加“细微”,提取更加困难,但稳态特征具有隐蔽度高、环境适应性强、不易被噪声干扰的优点。稳态特征形成机理复杂,无法用单一模型进行描述,因此提取难度大,识别性能依赖于有标签样本在样本中所占有的比例。以稳态特征为基础的电台个体识别方法,现今主要对包络特征、谱特征、参数特征等方面进行的研究。例如徐书华[5]于2007年提出基于信号杂散特征识别电台的方法,可以识别同类型的电台个体,但在低信噪比条件下识别率不高。唐智灵[6]在2013年对杂散特征进行研究,在实际信号的数据集上验证了算法性能的可靠性。梁江海[7]利用经验模态分解模型,从时域和频域分析电台信号进行识别。韩洁[8]在2017年提出将信号转换成3D-Hibert能量谱,在一定程度上实现了基于少量样本对通信电台个体的识别。以上方法在进行通信电台个体识别时,都需要有标签的样本,识别的准确度依赖于有标签的样本的数量,有标签的样本的数量制约着算法的识别性能。在军事行动中,是很难实时得到足够的有标签的样本,对敌方的电台的信号进行实时的分析,从而进一步实现对敌方通信电台的个体识别。然而最近发展火热的机器学习中的聚类方法可以实现在不需要有标签样本的情况下实现实时对通信电台个体的识别。
机器学习[9]是实现人工智能的一个重要的研究分支。其研究的主要内容是模拟人脑,利用计算机程序让带有处理器或计算功能的机器可以在“经验”中学习以提高处理问题的性能。聚类[10-12]是机器学习中无监督学习中的一种自分类方法。聚类,就是利用数据集中的特征,将数据划分到不同类或簇的过程,使得同一个簇中的数据具有较高的相似性,属于不同簇之间的数据具有较大的差异性。目前,已经有很多的聚类算法被研究人员提出,例如基于划分的K-means、K-medoids、EM算法、FCM算法,基于层次的BIRCH、Chameleon 等聚类算法,基于密度的DBSCAN、OPTICS、DENCLUE 等聚类算法,基于网格的CLIQUE 等聚类算法,基于模型的GMM等聚类方法。以上这些传统的聚类算法对凸形样本空间有较好的聚类效果,但对于非凸形结构的数据集,聚类效果不是很理想。近些年来,谱聚类算法[13-15]逐渐发展成为重要的聚类算法之一,该算法是基于谱图理论的一种新型聚类分析方法。在复杂的样本空间聚类中,谱聚类算法会表现出更好的聚类性能。
2014年,Alex Rodriguez和Alessandro Laio在Science上发表了一篇关于密度的新的聚类方法:《Clustering by fast search and find of density peaks》(基于密度峰值聚类快速搜索分类方法)。这篇文章是基于密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)的算法。该算法提出一种新的选取聚类中心的方法。作者提出作为聚类中心的点本身具有较大局部密度,与其他密度更大的点之间的相对距离更大。基于以上两点聚类中心点的特征,DPC算法计算点的局部密度和点之间的相对距离,画出决策图(以局部密度为X轴,以相对距离为Y轴),根据决策图选取聚类中心,再对其他非中心点进行相似特征点的合并,最终达到聚类的目的[16]。DPC算法原理简单,效率更高,最为关键的是不需要先验信息,不依赖于有标签的样本。在传统通信电台个体识别方法中,最关键的问题是识别效果依赖于有标签的样本,而在实际作战中,有标签样本的获取难度非常大,是很难解决的问题。DPC算法应用在通信电台个体识别上,它所具有的优点能够很好地解决样本的问题,真正地做到无监督学习。
2 基于DPC的通信电台个体识别方法
基于DPC算法的通信电台个体识别具体流程如图1所示。本算法的核心关键就是寻找到聚类中心,这关乎到整个算法的性能。计算密度ρ 和寻找聚类中心都涉及到一个超参数dc,而现在超参数dc的寻找都是根据经验在一定范围内选取,用不同的值进行计算选取最佳dc,增加了计算的复杂度。
认知语言学的哲学基础是体验哲学。体验哲学批判了西方传统的哲学观如客观主义和唯理主义，强调人的体验对认识客观世界的重要性。正是因为基于体验哲学观，认知语言学才能对一些传统的语言哲学问题如范畴、概念、任意性、隐喻、转喻、语言与客观世界的关系等做出创新性的阐释。尽管该理论中的某些论述存在偏激、绝对化等缺点，并因此受到一些学者的批评，但瑕不掩瑜，其针对语言学中一些根本性问题所提出的极具说服力的观点值得语言学和哲学研究者思考和借鉴。
2.1 通信电台个体识别方法具体步骤
基于DPC算法的通信电台识别方法主要的优点是直接对接收到的信号进行识别,且不需要有标签的样本,这在实际应用上有巨大的优势,识别方法是基于通信电台的“指纹特征”。其具体步骤如下所示:
图1 算法基本流程
Fig.1 Algorithm basic flow
Step 1 通信电台电台信号经过矩形积分双谱变换成为1×L 维特征数据,然后进行批量归一化处理。
Step 2 利用特征数据计算各个数据的距离、寻找超参数、计算密度,利用密度和距离找到数据的聚类中心。
Step 3 将不是聚类中心的数据进行分配,实现通信电台的个体识别(部分数据聚类效果如图2所示)。
图2 部分数据聚类结果
Fig.2 Partial data clustering results
2.2 DPC算法步骤
DPC算法模型的对象是即将进行分类的点集,它以每一个节点的密度为模型基础,将待分类的点集进行聚类,具体步骤如下所示:
(1)计算所有节点之间的距离d ij 。本文采用的是欧氏距离,即常说的L-2范式;
只有多样化的办学体制，才可能出现多样化的培养模式，才可能出现教育的高质量与丰富性。进行办学体制改革，研究学校办学自主权，调整政府与学校的关系，按照管办评分离原则促进学校自主办学，才有可能真正打造一种适应经济全球化与“互联网+”时代的面向未来的新的教育，适合学校的教育，充满多样性、丰富性与选择性的教育，即人民满意的教育，追求我们真正追求的教育理想。
d [(x 1,x 2,…,x n ),(y 1,y 2,…,y n )]=
本文中r =2)
(1)
(2)寻找截断距离即超参数dc。由人工输入一个超参数dc(是一个百分比的值,一般在0.5%～5%之间)。对所有的d ij 进行升序排列(假如样本集有N 个点,那么一共有M =N (N -1)/2个d ij ),截断距离为d ij 升序排列上第M *dc 个的值(为了叙述更加方便,本文后面直接称截断距离为dc)。
这个数据集模拟的是超短波信号,为了更加贴近实际应用场景(信号在传播过程中会受到周围环境噪声的影响),在信号上叠加了随机噪声。为了排除其他因素的影响,每个模拟电台都采集了400个样本信号,每个样本信号的长度为500 ms。在实验中,使用的样本都是从电台采集的样本信号中随机选取的且每个电台选取样本的数量都是一样的。电台1某一样本信号的功率谱如图5所示。
(2)
(7)对孤立点的判断和删除
模型估计。使用eviews8.0软件，输入1990年至2014年的碳排放数量、碳交易金额和地区生产总值，用最小二乘法对公式(1)进行模型估计，结果如下：
图3是《Clustering by fast search and find of density peaks》一文中提供的数据,图4是基于此数据画出的密度ρ 和相对距离δ 的二维坐标图。从图4中可以明显看出节点1和节点10是聚类中心,而节点28虽然有较大的相对距离,但其密度偏小,不能够作为聚类中心。
减少VOC对人造板行业意味着什么？可持续建筑产品联盟的Simon Corbey和邦戈大学的生物复合材料中心的Ceri Loxton结合了他们的专业知识来解释一个将越来越重要的问题。
(3)
这样计算出来的密度不会出现离散值。
(4)计算相对距离δ i :对于每一个节点i 都能找到比节点i 密度大的节点j ,选取其中最小的d ij ;如果节点i 有最的大密度,则δ i 为该点到其他点的最大距离。
TMC90型高端多功能钻机，为全液压、顶驱式高速成孔车装钻机，采用伸缩桅杆技术，可满足泥浆、空气、泡沫钻进工艺要求，可钻煤矿垂直贯通孔，能解决点对点准确贯通的难题；自动化程度高，提高了钻探效率，减轻了工人的劳动强度；液压系统可靠，故障率低；配备10×10全驱重型军工越野底盘车，越障能力强，适用于矿山救援、煤矿贯通孔施工；施工周期短，经济效益好。
(4)
每一个簇有一个边界区域,定义一个属于该簇的数据点集合,距离为dc。但同时该数据簇存在与其他簇中心点距离小于dc的数据点,这些数据点的总数即为该数据簇的边界密度,对于每一个簇,定义这个密度为ρb(这意味着每个簇都有属于自己的ρb)。然后对属于这个簇的数据点进行判断,其中密度大于ρb被视为部分簇核心(鲁棒性分配),其他的则视为簇光晕(可以看做噪声)。
(5)选取聚类中心:以密度ρ 为横坐标和距离δ 为纵坐标画二维图。相对距离δ 较大和拥有较高密度的点是聚类的中心点,一般而言聚类中心分布在在决策图的右上方。
初中生要得到物理思维的锻炼，形成对物理问题广泛的独特的认识，就要从物理问题分析的综合性、严密性着手。以浅析动态电路中局部与整体的联系为例，引导学生对一个物理问题进行完整、准确的分析，予以增强学生分析问题的综合性、严密性。当然，上述方法是解决动态电路的一般思路，如果题目里面考查的问题比较特殊，或者题目中只考查一两个物理量的变化时，也不一定全部参照上述步骤，此时只需采用五个步骤中的两、三个步骤即可。
2.3.1 精密度试验 取“2.2.2”项下供试品溶液（批号：20170508）适量，按“2.1”项下色谱条件连续进样测定6次，以橙皮苷峰的保留时间和峰面积为参照，记录各共有峰的相对保留时间和相对峰面积。结果，11个共有峰相对保留时间的RSD均小于0.08%，相对峰面积的RSD均小于1.22%（n＝6），表明本方法精密度良好。
ρ i (密度)的意义是指与节点i 距离小于dc的节点的个数。但是由于采用了0-1函数,导致密度计算会出现离散值,为避免出现这种情况,影响算法效果,所以本文采用了高斯核(实验证明高斯核效果更好):
图3 原文提供的示例数据
Fig.3 Sample data provided in the original text
(6)对非聚类中心的点进行分配:
①对于每一个剩余点,其所属的聚类是其最临近且密度比其大的节点的聚类;
提高高速公路工程建设质量具有重要意义，对此公路建设管理工作必须在创新驱动下积极开展创新活动，从管理思路、管理方法、技术标准等多个环节开展创新活动，积极引入新技术、新方法，从管理制度开始调整，重视科技创新工作，多种方法共同使用，以提高高速公路建设管理水平。
图4 基于示例数据画出的二维图
Fig.4 Two-dimensional drawing based on sample data
②不断迭代,直到没有剩余点。
该品种由湖北恩施中国南方马铃薯研究中心（湖北省恩施市三岔乡天池山，邮编：445000）和湖北清江种业有限责任公司联合培育。
(χ (x) 是0-1函数,当X ≥0时,χ (x)=0;当X <0时,χ (x)=1。)
通过对数据进行追踪,发现在聚类过程中,会出现一些特殊的节点(称之为孤立点),它们的存在影响了步骤(6)的迭代收敛性,同时也影响了算法的识别效果。
其中节点i ,j 都是数据集内的点。
3 实验与分析
3.1 实验数据
为了验证识别方法的可行性,实验采用了来自软件无线电(SDR)仿真的电台数据。实验数据是模拟5部电台发出的信号,总共用了2000个样本信号,具体参数如表1。
表1 实验所采用信号源
Tab.1 Signal source used in the experiment
(3)计算每一个节点的密度ρ i :
图5 电台1某一样本信号功率谱
Fig.5 Radio 1 power signal spectrum of a sample
3.2 实验准备
利用软件无线电SDR生成5个模拟电台的信号,然后叠加上随机噪声。对叠加噪声后的信号进行矩形积分双谱(SIB)变换,用来去除样本信号中高斯信号带来的影响。因为输入数据的维度对DPC算法的精度有一定的影响,所以在进行矩形积分双谱变换时输出的特征有64维、128维、256维这三种维度的数据。对于每一段信号在进行矩形积分双谱变换的同时,也经过了降维处理,得到的是1×L 维的数据。在Matlab中一段信号形成的双谱特征用矩阵表示是1×L 列的行向量。不同维度特征的表现形式如图6所示:
图6 不同维度SIB特征的表现形式
Fig.6 The manifestation of SIB features in different dimensions
因为现有的通信电台识别方法都是需要样本信号,暂时没有做无监督的方法进行识别,所以本文用使用了传统半监督算法(PCA)[5,17]与DPC算法进行比较。PCA半监督在进行聚类时是需要一定量的带标签的样本,才能有较好的识别效果,而DPC算法是完全不需要任何先验信息的。在这方面,基于DPC算法的通信电台识别更加具有优势。
本文在进行实验时,除了应用矩形积分双谱特征(SIB)[4],同时采用了径向积分双谱(RIB)[18]特征、轴向积分双谱(AIB)[19]特征、圆周积分双谱(CIB)[20]特征。在文献[4]中已经详细阐述过,对于通信辐射源个体识别,SIB特征相对于其他双谱特征,更能够多的保留信号的“指纹”特征,在辐射源识别上应用性更好。
3.3 实验结果分析
(1)图7显示了在不同信号样本数量时(每个电台信号样本数量一致,横坐标轴是5部电台样本信号数量之和,纵坐标是识别率),采用不同的双谱特征,输出数据在同一维度(64维)时,基于DPC算法通信电台识别情况。由图可以看出基于SIB双谱特征上的识别率明显优于其他的双谱特征。当样本的数量增加时,SIB双谱特征识别率上升地更加明显,只要样本的数量不超过DPC算法的极限,出现过拟合现象,SIB双谱特征是优于其他双谱特征的,所以本文采用的是SIB双谱特征。
系统的整体框架如图1所示,由硬件部分和软件部分组成。硬件部分包括Xilinx PCIE IP核、DMA控制器、PPOE模块(Picture Package Offload Engine图片数据包减负引擎)以及存储单元;软件部分包括了PCIE驱动程序、图像数据接口、图像数据组包模块等。两者通过PCIE总线连接,利用双缓冲机制的DMA(Direct Memory Access,直接内存存取)方式进行数据传输,实现了从PC端到FPGA的图像高速传输。
图7 采用不同双谱特征的识别率
Fig.7 Recognition rate using different bispectral features
(2)在《Clustering by fast search and find of density peaks》一文中,作者就做出了说明,数据的维度对DPC算法的识别精度是有一定的影响的。为了获得更好的识别率,本文基于64维、128维、256维特征数据分别进行了实验,实验结果如图8所示(实验中每部电台的样本数量是一致的,横坐标轴是5部电台样本信号数量之和,纵坐标是识别率)。由图可知,采用三种不同维度的特征进行时,识别率的差距并不是很大。虽然在使用128维特征时,识别的效果较好,但是随着维度的增大,算法的复杂性也随之增大,实验需要的时间也变长。所以本文采用的是64维的特征,识别性能较好,计算量较小。
图8 采用不同维度特征的识别率
Fig.8 Recognition rate using different dimensional features
(3)为了更好地说明基于DPC算法的通信电台个体识别方法的优越性,本文用传统识别方法中的PCA法来作比较。在实验中使用了5部电台的样本信号,每次实验中每部电台样本的数量一致,都是先经过SIB双谱变换为64维的特征,然后输入到算法中进行计算和分类识别。由于PCA法需要一定量的带标签的样本,所以给予了1%的带标签的样本。PCA法并不是使用数据的密度,而是基于深度学习和分类器的方法。两种算法的具体情况如表2所示。由下表可知,在样本信号数量较少时,DPC法的识别率比PCA法低,但是差距并不大。随着信号样本数量的增加,DPC法的识别率的增加幅度比PCA 法的大,在样本信号数量达到2000时,DPC法的识别率明显比PCA法高。以上说明DPC法的识别性能是优于PCA法的。
(4)关于电台信号的实验, 信噪比对实验是有一定影响的。为了研究不同信噪比对算法识别效果的影响,本文进行了在信噪比为-10 dB,0 dB,10 dB三种情况下的实验。实验具体条件如下:信号特征为64维的矩形积分双谱特征,来自5部电台的信号,每次实验中每部电台信号数量一致。具体实验结果如表3所示,从表3中我们可以知道,信噪比对实验的结果确实是有影响,信噪比越高,实验效果越好。
1）混凝土和易性差，产生离析现象，砂浆与石子分离，或者漏振、振捣时间不足等。2）混凝土下料时未分层下料或混凝土一次下料过高，未设置溜槽，而使石子集中，造成离析现象。
基于以上实验,对实验结果进行分析,是可以得到以下四个结论:
(1)使用矩形积分双谱特征,确实能够表现通信电台的个体特征,因此矩形积分双谱特征在通信电台个体识别上具有很好的应用性。同其他特征相比,矩形积分双谱特征更加适合DPC算法,使其能应用在通信电台识别领域上。
(2)特征的维度对DPC法的性能有一定的影响,但不能简单地认为维度越高或者越低,识别的效果就越好。在实验中可以看到,特征维度造成的识别率差异并不是很明显,说明维度不是影响识别效果的一个重要因素。维度的增加也增大了计算量,完成一次实验的时间也相应地延长了,影响了工作效率。基于以上因素,选择了64维的矩形积分双谱特征来表征通信电台的个体信息。
表2 不同样本信号数量时两种方法的识别效果
Tab.2 Recognition rate of two methods when the number of different samples is different
表3 不同信噪比时DPC算法的识别效果
Tab.3 Recognition effect of DPC algorithm with different SNR
(3)基于DPC算法的通信电台个体识别方法最重要的优点在于其在进行分类识别时不需要先验信息和带标签的信号样本,这在实际运用中具有重大的意义,使通信电台个体识别摆脱了需要带标签样本信号的制约。同深度学习[21-22]方法相比,DPC法不需要“学习”这一步骤,也不需要通过多层“神经层”来处理数据,在实验时具有运算量小,复杂度低的优点,在处理即时数据领域上有更好的应用前景。
(4)超参数dc的选取对DPC法的识别性也有一定的影响,对于不同的数据集,最佳的超参数是不一样的。而现在超参dc的选取只是根据经验法则在0.5%～5%里随机选取,在实际运用中是很难得到最佳的识别效果。
4 结论
本文针对现阶段通信电台个体识别的方法都依赖带标签的样本的问题,而在军事行动中又很难实时地获取带标签的样本信号,提出了基于机器学习中密度峰值聚类的通信电台个体识别方法,使其摆脱了带标签样本的制约。该算法与传统的通信电台识别方法中的PCA法进行比较,识别性能略优,且完成一次实验的时间更短,具有很好的实践性。但DPC法对聚类中心的选取是根据经验法则,这对识别性能影响较大,后面需要在这方面进行研究,提高DPC的识别效果。
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Communication Station Individual Identification Based on Density Peak Algorithm
Li Xin Lei Yingke
(Electronic Countermeasures Institution of National University of Defense Technology, Hefei, Anhui 230037, China)
Abstract: Due to the small sample of communication station signals and the weak fingerprint characteristics of radio stations, the accuracy of individual identification of communication stations is not high. This paper firstly proposes the identification of communication stations based on density peak algorithm, which can be used without training samples. Firstly, the signal samples are subjected to rectangular integral bispectral transformation,and the 1×L -dimensional rectangular bispectrum features are extracted.Then the Euclidean distance between each signal is calculated, and the density ρ andδ of each signal are calculated according to the definition of the density peak algorithm.With ρ andδ as a two-dimensional map is drawn on the abscissa and the ordinate, and the cluster center is found, and each signal is classified and identified. Compared with the traditional communication station classification and recognition method, this method uses the clustering method in machine learning, which is an unsupervised way. It does not need samples signal from a communication station with a label, and it will play a greater role in practical application.
Key words： rectangular integral bispectral transform; density peak algorithm; machine learning clustering; no need for radio signal sample
中图分类号： TN911.7
文献标识码： A
DOI: 10.16798/j.issn.1003- 0530.2019.07.014
引用格式: 李昕, 雷迎科. 基于密度峰值算法的通信电台个体识别[J]. 信号处理, 2019, 35(7): 1242-1249. DOI: 10.16798/j.issn.1003- 0530.2019.07.014.
Reference format: Li Xin, Lei Yingke. Communication Station Individual Identification Based on Density Peak Algorithm[J]. Journal of Signal Processing, 2019, 35(7): 1242-1249.DOI: 10.16798/j.issn.1003- 0530.2019.07.014.
文章编号： 1003-0530(2019)07-1242-08
收稿日期： 2018-11-02；修回日期：2019-01-08
作者简介
李 昕 男, 1996年生, 安徽安庆人。国防科技大学电子对抗学院硕士研究生, 研究方向为通信信号处理。
E-mail: 1515210772@qq.com
雷迎科 男, 1975年生, 安徽安庆人。国防科技大学电子对抗学院指挥与控制系副教授, 研究方向为通信信号处理、模式识别。
标签：矩形积分双谱变换论文; 密度峰值算法论文; 机器学习聚类论文; 不需要电台信号样本论文; 国防科技大学电子对抗学院论文;