[发明专利]Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法

说明书

本发明属于非高斯噪声环境下通信信号调制分析技术领域，公开了一种Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法，对接收到的MFSK信号做广义短时傅立叶变换得到MFSK信号的时频分析图像；提取广义短时傅立叶变换时频分析图像中频率跳变特征序列，并采用盲聚类方法对频率跳变特征序列进行聚类分析从而完成MFSK信号的调制类型识别。对于MFSK信号，在Alpha稳定分布噪声环境下，当混合信噪比大于0dB时，识别率达到94％以上；由此可见，本发明的调制识别效果较好。

技术领域

本发明属于非高斯噪声环境下通信信号调制分析技术领域，尤其涉及一种 Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号调制识别方法。

背景技术

多进制频移键控(MFSK)信号以其较好的抗干扰性能被广泛应用于通信系统中。在通信对抗、无线电监测等非合作第三方接收应用领域，需要先对接收信号进行调制方式自动识别，才能实现信号的解调、解译。

目前，对于高斯噪声环境下频移键控(FSK)信号的调制识别的研究已经出现了很多成果。MFSK信号调制识别的方法大致可以分为基于Fourier变换的方法，基于小波变换的方法，基于时频分布的方法，以及基于高阶统计量的方法。然而，实际的通信环境(如短波通信、浅海水声通信等)不可避免的存在一些尖峰脉冲噪声，通常用Alpha稳定分布描述这类脉冲噪声。由于Alpha稳定分布噪声不存在有限的二阶矩，使得现有的高斯背景下的MFSK信号调制识别方法的性能严重退化。近期，针对Alpha稳定分布噪声下MFSK信号的识别问题，杨伟超等人通过选取多重分形谱之间的差异完成对2FSK、4FSK和8FSK的识别，但是该方案识别的准确率并不高(杨伟超,赵春晖,成宝芝.Alpha稳定分布噪声下的通信信号识别[J].应用科学学报,2010,28(2):111-114.)；

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的高斯噪声假设下的MFSK信号调制识别技术在Alpha稳定分布噪声环境下性能严重退化，另外，现有的Alpha 稳定分布噪声下的MFSK信号调制识别技术复杂度高，可靠性较低，且不适用于不同调制指数的MFSK信号识别。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种Alpha稳定分布噪声下MFSK 信号调制识别方法。

本发明所要解决的技术问题是提供一种Alpha稳定分布噪声环境下MFSK 信号调制识别方法，用以解决短波通信，浅海水声通信等存在脉冲噪声的环境中通信信号监视等应用领域里信号识别的问题。本发明所述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的频率跳变波形；

步骤三，利用盲聚类方法对频率跳变波形进行聚类分析从而完成MFSK信号的调制识别。

进一步，所述广义短时傅立叶变换定义为：

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。

进一步，所述提取广义短时傅立叶变换时频分析图频率跳变波形的表达式为：

其中，S_r(t,ε)广义短时傅立叶变换时频分析图。

进一步，所述利用盲聚类方法对频率跳变波形进行聚类分析从而完成MFSK 信号的调制识别方法如下：