[发明专利]Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法

权利要求书

1.一种Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法，其特征在于，所述Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法包括：

步骤一，对接收到的MFSK信号做广义短时傅立叶变换的时频分析得到MFSK信号的时频分析图像；

步骤二，提取广义短时傅立叶变换时频分析图像的频率跳变特征序列；

步骤三，利用盲聚类方法对频率跳变特征序列进行聚类分析实现MFSK信号的调制类型的识别；

所述步骤一中的广义短时傅立叶变换S_r(t,ε)定义为：

其中，t为时间，ε为频率，η(·)表示时间宽度较短的窗函数，通常为矩形窗；f[·]表示非线性变换，其表达式为：

其中，r(t)为接收信号；

步骤二提取广义短时傅立叶变换时频分析图像的频率跳变特征序列表达式为：

其中，表示频率跳变序列，S_r(t,ε)为广义短时傅立叶变换时频分析图像，表示提取不同时刻S_r(t,ε)最大值对应的频率位置；

所述步骤三具体包括：

首先，确定聚类区间，调制阶数M相同的FSK信号，其主要差别在于调制指数h不同，其中Δf表示频率间隔，f_d表示符号速率，若频率间隔Δf相同，仅改变符号速率f_d，对频率跳变特征序列不会造成影响；若频率间隔Δf发生变化，就会影响MFSK信号的调制频率的大小，使得频率跳变特征序列发生变化，为了消除频率间隔改变带来的影响，先将MFSK信号的广义短时傅立叶变换时频图的频率跳变特征序列的最小值置零，再对其进行最大值归一化，即其中，min[·]表示取最小值，max[·]表示取最大值；频率跳变特征序列的取值不随调制指数h的改变而变化，且取值范围被映射到[0,1]，确定聚类区间为[0,1]；

然后，确定聚类半径，对于调制阶数为M的FSK信号，将其跳变特征序列映射到[0,1]范围，信号的M个调制频率分量被映射在[0,1]范围，相邻调制频率分量之间的差值不超过根据待识别MFSK信号的最大调制阶数M_max设置聚类半径，此处聚类半径设置为

最后，修正聚类中心数目，对聚类数目进行修正，如果聚类中心之间的差值小于则判定为同一类别，得到修正后的聚类数目Z；

根据的聚类数目数Z给出调制阶数判断规则：1＜Z≤3为2FSK信号，3＜Z＜5为4FSK信号，5≤Z≤8为8FSK信号。