[發明專利]用于多種信號的信噪比估算方法

有效

• 申請號: 202110239443.6
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN112906601B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 張航;陸道鑫;黃端;秦亮亮
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙永星專利商標事務所(普通合伙) 43001
• 代理人: 周詠;米中業

1.一種用于多種信號的信噪比估算方法，包括如下步驟：

S1.根據所需研究的信號及信道模型，生成第一信號訓練數據；

S2.對步驟S1獲取的第一信號訓練數據進行處理，從而得到第二信號訓練數據；

S3.提取第二信號訓練數據的時域特征并進行處理，從而得到第二信號訓練特征數據；

S4.搭建原始信號特征提取模型；

S5.將第二信號訓練數據作為訓練樣本對步驟S4搭建的原始信號特征提取模型進行訓練，從而得到第二信號訓練數據特征和預訓練信號特征提取模型；

S6.將步驟S3獲取的第二信號訓練特征數據和步驟S5獲取的第二信號訓練數據特征融合得到第一組合特征；

S7.對步驟S6得到的第一組合特征進行嶺回歸訓練，從而得到嶺回歸信噪比估算模型；

S8.采用步驟S7得到的嶺回歸信噪比估算模型，對目標信號進行信噪比估算。

2.根據權利要求1所述的用于多種信號的信噪比估算方法，其特征在于還包括如下步驟：

S9.生成第一信號測試數據并進行處理，從而得到第二信號測試數據；

S10.提取第二信號測試數據的時域特征并進行處理，從而得到第二信號測試特征數據；

S11.采用步驟S5得到的預訓練信號特征提取模型，提取步驟S9得到的第二信號測試數據的特征，從而得到第二信號測試數據特征；

S12.將步驟S10得到的第二信號測試特征數據和步驟S11得到的第二信號測試數據特征進行融合，從而得到第二組合特征；

S13.采用步驟S7得到的嶺回歸信噪比估算模型對步驟S12獲取的第二組合特征進行測試，從而對嶺回歸信噪比估算模型進行性能評價。

3.根據權利要求1或2所述的用于多種信號的信噪比估算方法，其特征在于步驟S1所述的根據所需研究的信號及信道模型，生成第一信號訓練數據，具體為采用如下步驟生成數據：

A.采用Matlab編寫程序生成數據；

B.對于MPSK/MQAM調制信號，設置的調制階數M包括2、4、8、16、32和64；對于高斯脈沖信號，無需設置調制階數；

C.根據感興趣的研究范圍，自行設定估算的SNR范圍；

D.符號上采樣頻率N_ss設置為信號頻率的2倍及以上；

E.設置一次性發送信號的個數N_sym和每個SNR對應的樣本數numTrials；

F.設置成型濾波器階數orderRcos。

4.根據權利要求3所述的用于多種信號的信噪比估算方法，其特征在于步驟S3所述的提取第二信號訓練數據D2的時域特征并進行處理，從而得到第二信號訓練特征數據F1，具體為采用如下步驟進行提取并處理：

a.對于高斯脈沖信號，提取的時域特征包括：最大值、最小值、平均值、峰-峰值、整流平均值、方差、標準差、峭度、均方根、波形因子、峰值因子、峭度因子、脈沖因子和裕度因子；

b.對于MPSK/MQAM類調制信號，將信號分割為實部和虛部，并針對實部數據和虛部數據，分別提取的時域特征包括：最大值、最小值、平均值、峰- 峰值、整流平均值、方差、標準差、峭度、均方根、波形因子、峰值因子、峭度因子、脈沖因子和裕度因子；

c.對步驟a和步驟b提取的時域特征進行0-1歸一化處理，得到最終的第二信號訓練特征數據F1。