[發明專利]一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法

有效

• 申請號: 201810347978.3
• 申請日: 2018-04-18
• 公開（公告）號: CN108540269B
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 于舒娟;張昀;楊杰;曹健;李冰蕊;張治民
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學;南京郵電大學南通研究院有限公司
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04L12/24;H04L25/03;H04L27/00;H04L27/34
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法，其特征是，包括以下步驟：

步驟S1，構建幅相型離散TCNN模型：

幅相型離散TCNN模型的動態方程為：

θ_y＝angle(y_i(k)) (2)

θ_x＝σ(θ_y) (3)

z_i(k+1)＝(1-β)z_i(k) (5)

其中，式(1)為網絡模型的具體動態方程，y_i表示神經網絡的輸出，x_i表示神經元當前狀態，w_ij為神經元y_j與y_i間的連接權值，γ是擾動系數，α'為耦合因子，λ表示神經元的衰減因子，z_i(k)為自反饋連接項；式(2)用來計算相位角；式(3)表示激活函數，輸入輸出都是相位；式(4)為歐拉幅角公式；式(5)為退火函數，β為模擬退火參數；

步驟S2，配置權值矩陣；

幅相型離散TCNN模型的權矩陣形式如下

W＝I-Q (7)

式中Q為正交矩陣，表示補投影算子，U_c是x(k)通過奇異值分解得到，I表示單位矩陣；

步驟S3，構建能量函數；

其中，w_ij為神經元y_j與y_i間的連接權值，I_i是第i個神經元的偏置，τ表示正的常數，f是激活函數且有x_i(t)＝f(y_i(t))，y_i為第i個神經元的內部狀態；E_H是為附加項，它的形式與混沌神經網絡的具體結構有關；

步驟S4，求解幅相型離散TCNN神經網絡實現MPSK信號的盲檢測。

2.根據權利要求1所述的一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法，其特征是，定義激活函數式(3)的具體形式為：

其中，K表示MPSK信號星座圖的信號數，θ_s表示MPSK信號的量化單位角度數。

3.根據權利要求2所述的一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法，其特征是，將激活函數式(6)近似擬合為一段光滑的曲線，使函數在定義域上處處可導，此擬合函數可表示為如下的連續形式：

其中μ為正數。

4.根據權利要求3所述的一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法，其特征是，若信號為8PSK信號，則K＝8，n＝4。

5.根據權利要求3所述的一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法，其特征是，μ為正數，其取值越接近于0，式(8)與式(6)就越接近。

6.根據權利要求1所述的一種基于幅相型離散多電平TCNN的MPSK盲檢測方法，其特征是，式(2)到式(4)的整個過程表示網絡模型的激活函數：

令

其中ρ₁,ρ₂,…,ρ_N是y_i(k),i＝1,2,…,N對應的模。