[发明专利]一种符号速率估计方法和装置

说明书

本发明公开了一种符号速率估计方法和装置，方法包括：获取样本数据；构造卷积神经网络，将所述样本数据划分为训练数据和测试数据，利用所述训练数据和所述测试数据，对所述卷积神经网络进行训练得到训练好的卷积神经网络；获取待估计信号数据，将所述待估计信号数据输入至所述训练好的卷积神经网络，得到所述训练好的卷积神经网络输出的估计所得的符号速率。本发明实施例适用于各种不同调制样式的数字通信信号符号速率估计，具有通用性。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种符号速率估计方法和装置。

背景技术

认知无线电是一种可以在授权用户不使用当前频谱时，机会式利用频谱空穴进行通信的技术。为了实现这种动态频谱利用方式，认知无线电需要对当前频段内的授权用户信号进行检测，以保证不对授权用户造成有害干扰。为了更好地实现授权用户信号检测任务，可以对授权用户信号参数进行估计，再将估计结果与特定信号制式进行比对来判断授权用户类型。其中一个可以估计的参数就是符号速率。现有符号速率估计算法大多与特定的调制样式相关联，即要求提前已知观测数据的调制样式，再选择适合的估计算法，不能满足多种调制信号符号速率估计需求。

发明内容

本发明提供了一种符号速率估计方法和装置，可以适应各种不同调制样式的数字通信信号的符号速率估计，具有通用性。

根据本申请的一个方面，提供了一种符号速率估计方法，包括：

获取样本数据，其中，所述样本数据包括复基带信号及其对应的符号速率，所述复基带信号是采用多种不同的数字通信调制方式对比特流数据调制后得到的；

构造卷积神经网络，将所述样本数据划分为训练数据和测试数据，利用所述训练数据和所述测试数据，对所述卷积神经网络进行训练得到训练好的卷积神经网络；

获取待估计信号数据，将所述待估计信号数据输入至所述训练好的卷积神经网络，得到所述训练好的卷积神经网络输出的估计所得的符号速率。

根据本申请的另一个方面，提供了一种符号速率估计装置，包括：

样本获取单元，用于获取样本数据，其中，所述样本数据包括复基带信号及其对应的符号速率，所述复基带信号是采用多种不同的数字通信调制方式对比特流数据调制后得到的；

训练单元，用于构造卷积神经网络，将所述样本数据划分为训练数据和测试数据，利用所述训练数据和所述测试数据，对所述卷积神经网络进行训练得到训练好的卷积神经网络；

估计单元，用于获取待估计信号数据，将所述待估计信号数据输入至所述训练好的卷积神经网络，得到所述训练好的卷积神经网络输出的估计所得的符号速率。

本发明实施例的符号速率估计方法和装置，基于卷积神经网络进行数字通信信号符号速率估计，利用各种符号速率的信号采样数据对卷积神经网络进行训练，再利用训练好的卷积神经网络对实际接收信号的符号速率进行估计，从而可以适应各种不同调制样式的数字通信信号估计场景，具有通用性。

附图说明

图1是本发明一个实施例的符号速率估计方法的流程示意图；

图2是本发明另一个实施例的符号速率估计方法的流程图；

图3是本发明一个实施例的卷积神经网络的工作流程示意图；

图4是本发明一个实施例的符号速率估计装置的框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。