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Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches folgende Schritte umfasst:(a) aus dem digital modulierten Signal (S), welches eine vorbestimmte Symbolrate aufweist, wird eine vorbestimmte Anzahl N digitaler I/Q-Datenpunkte (x) ermittelt, wobei jeder I/Q-Datenpunkt (x) einen I-Datenwert und einen Q-Datenwert aufweist und ein in dem digital modulierten Signal (S) enthaltenes Modulationssymbol repräsentiert;(b) es wird ein Modulationsformatepool vorgegeben, in welchem eine Anzahl M unterschiedlicher Modulationsformate (CP) enthalten ist, wobei jedes Modulationsformat (CP) durch ein Konstellationsdiagramm mit einer vorbestimmten Anzahl (K) von Konstellationspunkten (C) in der I/Q-Ebene definiert ist;(c) die I/Q-Datenpunkte (x) werden für jedes Modulationsformat (CP) des Modulationsformatepools mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei die Konstellationspunkte (C) eines Modulationsformats (CP) jeweils zur Initialisierung des Clustering-Verfahrens verwendet werden und wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate (CP) jeweils alle I/Q-Datenpunkte (x) jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt (P) zugeordnet sind, welcher aus einem zugeordneten Konstellationspunkt (C) hervorgegangen ist und welcher von diesem zugeordneten Konstellationspunkt (C) einen bestimmten Abstand aufweist;(d) für jedes Modulationsformat (CP) wird jeweils der Wert einer Nutzenfunktion (F(CP)) bestimmt, wobei die Nutzenfunktion (F(CP)) so beschaffen ist,(i) dass sie einen umso höheren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (P) zugeordneten I/Q-Datenpunkte (x) durch den Cluster-Schwerpunkt (P) abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Cluster-Schwerpunkte (P) von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt (C) sind; oder(ii) dass sie einen umso niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (P) zugeordneten I/Q-Datenpunkte (x) durch den Cluster-Schwerpunkt (P) abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Cluster-Schwerpunkte (P) von dem jeweils zugeordneten Konstellationspunkt (C) sind;(e) es wird dasjenige Modulationsformat (CP) als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat (CP) angenommen, für welche die Nutzenfunktion (F(CP)) gemäß (d) (i) den höchsten oder die Nutzenfunktion (F(CP)) gemäß (d) (ii) den niedrigsten Wert annimmt;dadurch gekennzeichnet,(f) dass die Nutzenfunktion (F(CP))(i) eine erste Teilfunktion (F(CP)) in Form eines multiplikativen Terms aufweist, welcher einen umso höheren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (P) zugeordneten Datenpunkte (x) durch den Cluster-Schwerpunkt (P) abgedeckt sind, und(ii) eine zweite Teilfunktion (F(CP)) in Form eines multiplikativen Terms aufweist, welcher einen umso höheren Wert annimmt, je geringer die euklidischen Abstände der mit dem Clustering-Verfahren ermittelten Cluster-Schwerpunkte (P) von den jeweils zugeordneten Konstellationspunkten (C) des betreffenden Modulationsformats (CP) sind, oder(g) dass die Nutzenfunktion (F(CP))(i) eine erste Teilfunktion (F(CP)) in Form eines multiplikativen Terms aufweist, welcher einen umso niedrigeren Wert annimmt, je besser die jeweils einem Cluster-Schwerpunkt (P) zugeordneten Datenpunkte (x) durch den Cluster-Schwerpunkt (P) abgedeckt sind, und(ii) eine zweite Teilfunktion (F(CP)) in Form eines multiplikativen Terms aufweist, welcher einen umso niedrigeren Wert annimmt, je geringer die euklidischen Abstände der mit dem Clustering-Verfahren ermittelten Cluster-Schwerpunkte (P) von den jeweils zugeordneten Konstellationspunkten (C) des betreffenden Modulationsformats (CP) sind.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches die empfangenen I/Q-Datenpunkte zuerst für jedes Modulationsformat mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate jeweils alle I/Q-Datenpunkte jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt zugeordnet sind. Danach wird für jedes Modulationsformat jeweils der Wert einer Nutzenfunktion bestimmt, welche einen umso höheren (niedrigeren) Wert annimmt, je besser die einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte von dem zugeordneten Konstellationspunkt sind. Es wird dann dasjenige Modulationsformat als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat angenommen, für welche die Nutzenfunktion den höchsten (niedrigsten) Wert annimmt.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches folgende Schritte umfasst: Aus dem digital modulierten Signal wird eine Anzahl N digitaler I/Q-Datenpunkte ermittelt, die jeweils ein in dem Signal enthaltenes Modulationssymbol repräsentieren; Es wird ein Modulationsformatepool mit einer Anzahl M unterschiedlicher Modulationsformate vorgegeben, wobei jedes Modulationsformat durch eine Anzahl von Konstellationspunkten in der I/Q-Ebene definiert ist; Die I/Q-Datenpunkte werden für jedes Modulationsformat mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei die Konstellationspunkte jeweils zur Initialisierung des Clustering-Verfahrens verwendet werden und wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate jeweils alle I/Q-Datenpunkte jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt zugeordnet sind, welcher von dem zugeordneten Konstellationspunkt einen bestimmten Abstand aufweist. Erfindungsgemäß wird für jedes Modulationsformat jeweils der Wert einer Nutzenfunktion bestimmt, welche einen umso höheren (niedrigeren) Wert annimmt, je besser die einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte von dem zugeordneten Konstellationspunkt sind. Es wird dann dasjenige Modulationsformat als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat angenommen, für welche die Nutzenfunktion den höchsten (niedrigsten) Wert annimmt.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Spektrum-Monitoring eines vorgegebenen Frequenzbandes, bei dem die spektrale Leistungsdichte (S(f)) innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes für alle in dem Frequenzband enthaltenen Rausch- und Signalanteile bestimmt wird und für das Detektieren des Vorhandenseins eines oder mehrerer Signale innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes das Überschreiten eines Schwellenwertes (&lgr;) durch die spektrale Leistungsdichte (S(f)) ausgewertet wird. Erfindungsgemäß wird der Schwellenwert (&lgr;) abhängig von einer Schätzung einer Verteilungsdichte (hR(S)) für den Rauschanteil der spektralen Leistungsdichte (S(f)) innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes und einem vorgegebenen Wert für die Falschalarmwahrscheinlichkeit (Pfa) berechnet.
Several radio monitoring campaigns have been carried out in the past at different locations to determine the degree to which radio spectrum is currently used. The purpose of these measurement campaigns is to show if the radio spectrum, which is a non-expandable and non-importable national resource, is efficiently used at a certain place. Although all of these campaigns follow the similar approach, they are not comparable due to a lack of common measurement setups and evaluation methodologies. Moreover, none of these monitoring campaigns compare their measurement results with the corresponding spectrum management data. This work presents a novel evaluation methodology by taking the a priori data of the spectrum management into account. Starting with a precise description of the measurement setup and a definition of a newly defined threshold for signal detection, this study presents an evaluation methodology that automatically compares the measurement results with the corresponding spectrum management data in the frequency bands UHF IV and V. With this approach the monitoring system delivers beside the common spectrum occupancy value a novel signal identification index that indicates if the detected emission is listed in the spectrum management database. The spectrum management data used in this measurement campaign is a public transmitter database of the German regulator and the signal identification is based on the evaluation of the center frequency, bandwidth and spectral shape of the emission.
Signal detection and bandwidth estimation, also known as channel segmentation or information channel estimation, is a perpetual topic in communication systems. In the field of radio monitoring this issue is extremely challenging, since unforeseeable effects like fading occur accidentally. In addition, most radio monitoring devices normally scan a wide frequency range of several hundred MHz and have to detect a multitude of different signals, varying in signal power, bandwidth and spectral shape. Since narrowband sensing techniques cannot be directly applied, most radio monitoring devices use Nyquist wideband sensing to discover the huge frequency range. In practice, sensing is normally conducted by an FFT sweep spectrum analyzer that delivers the power spectral density (PSD) values to the radio monitoring system. The channel segmentation is the initial step of a comprehensive signal analysis in a radio monitoring system based on the PSD values. In this paper, a novel approach for channel segmentation is presented that is based on a quantization and a histogram evaluation of the measured PSD. It will be shown that only the combination of both evaluations will lead to an successful automatic channel segmentation. The performance of the proposed algorithm is shown in a real radio monitoring szenario.
The detection of signals and the estimation of signal bandwidth is a perpetual topic in radio communication systems. Both issues are extremely challenging, since the wireless channel is unreliable in nature. A radio monitoring system faces the most difficult conditions in this task; it normally scans a wide frequency range of several hundred MHz and has to detect a multitude of different signals. Owing to the computational costs, the radio monitoring systems use nowadays mainly energy detectors based on fast Fourier transform spectrum analysers and a static threshold, defined by a previous noise estimation. A refined algorithm based on the self-splitting competitive learning (SSCL) clustering is presented that quantises the power spectral density (PSD) according to the present signal power levels. The quantisation of the PSD results in a promising channel segmentation. In contrast to the traditional threshold evaluation, this approach is independent of a previously assumed noise estimation and therefore more robust against noise level and noise distribution changes. The presented definition of the essential cluster validity criterion is key for a successful channel segmentation. Furthermore, the novel postprocessing of the clustering result introduced in this study evaluates the progression of the PSD data and significantly improves the channel segmentation.
Since cabling is very complex and often causes reliability problems in aircrafts new approaches which base on wireless technologies are highly desired. In this paper an innovative communication system is proposed that uses the essential elements of the airframe for data transfer. The communication is based on the wireless standard for Digital Video Broadcasting (DVB) and enables high data rates, which are required for the in-flight entertainment system as an example of use.