[发明专利]一种鲁棒通信信号调制识别方法

权利要求书

1.一种鲁棒通信信号调制识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一：获取通信信号样本s(t)，对通信信号样本s(t)进行魏格纳变换，得到通信信号样本s(t)的时-频-能量三维分布，即WVD分布；

通信信号样本s(t)的WVD定义如下：

WVDz(t,ω)=∫-∞∞z(t+τ2)z*(t-τ2)e-jωτdτ---(1)]]>

其中，τ表示滞后时间，t表示时间，ω表示角频率，j为虚部基本单位；

z(t)为s(t)的解析信号，定义为：

z(t)＝s(t)+jH[s(t)](2)

而H[s(t)]表示s(t)的Hilbert变换，z^*(t)表示函数z(t)的共轭函数；

步骤二：根据通信信号样本s(t)的WVD分布，提取二阶立体自相关特征，建立二阶立体自相关特征集；具体步骤如下：

根据通信信号样本s(t)的WVD分布，在时间-频率-能量三维空间(t，l，e)中定义二值函数

F(r)=1,e=WVDz(t,ω)0,e≠WVDz(t,ω)---(5)]]>

其中，参考点r＝(t,l,e)^T，t、l、e分别表示WVD分布的时间、频率、能量；

三维空间的二阶立体自相关函数为

R(α1,α2)=∫DsF(r)F(r+α1)+F(r+α2)dr---(6)]]>

其中，α₁，α₂分别表示相对参考点r的不同的位移向量，D_s表示积分区域；

在WVD空间中，α₁、α₂在以参考点r为中心且与参考点r相邻点组成的立方体内，通信信号样本s(t)三维空间的二阶立体自相关函数为

R(α1,α2)=Σt,l,eF(t,l,e)F(t+α1t,l+α1l,e+α1e)+F(t+α2t,l+α2l,e+α2e)---(7)]]>

式中，α_1t,α_1l,α_1e为位移α₁分别在t、l、e方向的分量；α_2t,α_2l,α_2e为位移α₂分别在t、l、e方向的分量；

对于二值函数，自相关函数等价为计算满足逻辑条件点的参考点的数目，即

F(r)∧F(r+a₁)∧F(r+a₂)＝1 (8)

其中，α₁、α₂在以r为中心的立方体中的位置分布有729种，去除随参考点r位置移动出现的重复分布，得到α₁、α₂相对于r的251种不相关分布情况；所述α₁、α₂在以参考点r为中心的立方体中的251种分布情况即为251维二阶立体自相关特征；

参考点遍历三维空间中F(r)＝1的点，统计各维特征出现次数为对应特征值，从而形成251维的二阶立体自相关特征集；

步骤三：在信噪比SNR为[6dB，20dB]的范围内，在二阶立体自相关特征集中对二阶立体自相关特征进行遴选，获得10维具有噪声鲁棒性的通信信号样本s(t)特征，形成鲁棒特征集：

采用遗传算法按着公式(3)对251维二阶立体自相关特征进行遴选，选取NMSE最小的10维特征

NMSE=10log10(1NΣn=1N||f(n)-f‾(n)||2||f(n)||2)---(3)]]>

其中，NMSE为相对均方误差，f(n)表示信噪比为n时的特征值，表示不同信噪比下特征值的平均值；

根据遗传算法的优化结果选取噪声鲁棒性最好的10维二阶立体自相关特征组成鲁棒特征集，对通信信号样本s(t)进行表示；

步骤四：应用步骤三所述鲁棒特征集表示的通信信号样本s(t)训练建立一类支持向量机组；对每一类调制方式的通信信号样本s(t)训练一个一类支持向量机；

步骤五：将待识别通信信号样本s_x(t)输入步骤四建立的一类支持向量机组，计算一类支持向量机组的输出函数Y_i(x)，i＝1，…，I；

其中，Y_i表示第i个一类支持向量机的输出结果，I为通信信号样本s(t)中调制方式种类数；

步骤六：计算待识别通信信号样本s_x(t)属于通信信号样本s(t)中包含的各种调制方式的概率

p(sx(t)|i)P(i)=Yi[sx(t)]Σi=1I∫Yi[sx(t)]dt---(4)]]>

选取概率最大的调制类别为最终的调制识别结果。