[發明專利]低信噪比下基于復雜度特征的調制信號識別方法

無效

• 申請號: 201110347819.1
• 申請日: 2011-11-07
• 公開（公告）號: CN102437984A
• 公開（公告）日: 2012-05-02
• 發明（設計）人: 李一兵;李靖超;林云;葉方;葛娟;康健;李一晨;田雪宜
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: H04L27/00
• 分類號: H04L27/00;H04B1/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及的是一種軟件無線電領域的信號識別方法。

背景技術

通信信號調制識別技術是軟件無線電等領域的一個重要內容，其研究重點在于在沒有先驗信息、復雜環境和噪聲干擾的條件下，對通信電臺傳遞的通信信號進行截取或分析，以識別出信號的調制類型和調制參數等信息，為進一步的分析、處理提供依據。目前已有的通信信號調制識別方法有基于信號的瞬時幅度、瞬時頻率和瞬時相位、譜對稱性等參數的逐級分類識別算法；基于譜相關函數的數字調制信號識別算法；基于信號包絡特征的識別算法以及基于高階累積量，小波分解等特征的識別算法。如今，通信技術迅速發展，調制的種類、復雜度和信號的空間密集程度都有所增加，這就對調制識別的方法提出了更高的要求，傳統的識別算法很難在較低信噪比下對通信信號的調制方式準確的識別。因此，如何在低信噪比下識別出信號的調制類型，成為軟件無線電的通信信號調制方式識別技術中的難點，在民用領域具有重要的理論意義和工程應用價值。

發明內容

本發明的目的在于提供可以克服現有識別方法中難以在低信噪比下對通信信號的調制類型進行分類識別的問題的低信噪比下基于復雜度特征的調制信號識別方法。

本發明的目的是這樣實現的：

本發明低信噪比下基于復雜度特征的調制信號識別方法，其特征是：

(1)首先對接收到的未知通信信號進行預處理即進行離散：接收到的通信調制信號為s，預處理后的離散信號序列為其中表示信號的采樣點數，N₀為信號序列的長度；

(2)將離散化后的信號序列進行重組：

對于預處理后的離散通信信號序列定義以下特征參量：

定義表示重組信號不同向量個數的次數；

定義表示每次重組信號中離散信號點的個數，其中，表示重組信號不同向量個數的次數的取值；

定義數字序列其中，

重組信號序列S_i的定義方法為：

(3)對重組的特征向量進行多重分形維數運算，選擇不同的維數，提取通信信號的多重分形維數特征：

多重分形維數描述的是事物不同層次的特征，一個多重分形可以看做是由不同維數的分形子集組成的并集，把研究對象分為M個小區域，取第i個區域的線度大小為ε_i，第i個區域的密度分布函數P_i，則不同區域i的標度指數α_i可以描述為：

非整數α_i稱為奇異指數，表示某一區域的分形維數，由于一個信號可以劃分為許多不同的小區域，于是可以得到由一系列不同的α_i所組成的變量則成為信號的多重分形譜，

定義函數為各個區域的概率加權求和，ε為線度大小，q為密度分布函數P_i的冪數，即：

定義廣義分形維數D_q為：

由此，對步驟(2)每一個重組信號S_j求和，S_j表示第j個重組信號，即：表示每次重組信號的個數，S_J為第J次重組信號的和，J₀為重組信號的次數，

再對整個離散信號序列求和，和為S，即：

s_m為離散信號序列的第m個采樣點值，則第J個概率測度P_J定義為：

將P_J帶入到多重分形維數D_q的計算式中即可得到信號的多重分形維數特征；

(4)對提取的未知信號特征利用灰色關聯理論與數據庫中的已知調制類型信號的多重分形維數特征進行關聯計算，判斷該信號的調制類型為關聯度最大的信號的調制類型，即實現了對通信調制信號的分類識別：

取q值從到q₀，則計算出信號的多重分形維數共有重特征，每重特征即每個q值對應共有個特征點，對于一個通信調制信號，構成的特征向量共有個特征點值，將其構成一個未知通信信號的多重分形特征序列F₀，利用灰色關聯理論對此特征序列與數據庫中的已知信號的特征序列F_i作關聯，設γ(F₀，F_i)表示兩個序列的關聯度，設共有k種調制方式模板，則調制方式種類構成的特征矩陣為：

其中，表示調制方式的個數，