[发明专利]一种基于云模型的通信信号特征提取方法及信号识别方法

说明书

本发明公开了一种基于云模型的通信信号特征提取方法及信号识别方法，该通信信号特征提取方法包括以下步骤：S1.从待提取信号中选取M个样本片段，并获得各样本片段的频域序列{S_i(f)}，其中：M为大于1的正整数，i为小于等于M的正整数；S2.选取两个参考序列，计算每个样本片段的频域序列{S_i(f)}对应的Holder系数特征H，得到Holder系数云；S3.计算Holder系数云的数字特征，所述数字特征包括期望Ex_n、特征熵En_n以及超熵He_n，得到所述待提取信号的Holder云模型特征。在传统的Holder特征提取算法的基础上，结合云模型对提取的Holder特征云团进一步进行特征提取，通过两次特征提取，可以达到低信噪比下对通信信号的特征进行有效提取，从而达到识别通信信号的目的。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于云模型的通信信号特征提取方法及信号识别方法。

背景技术

信息战场作为未来科技发展的主战场，通过各种辐射源的通信设备进行信息的发送与接收是我们的主流任务，也是一大难题。飞速发展的电子信息技术，日趋复杂的通信信号调制模式，信号的接收端如何准确的接收并准确地识别通信辐射源所发射的个体信息，变得越来越困难，给电子通信的通信检测带来了巨大的挑战，这不仅是现代通信系统研究的一个重要课题，也是电子对抗领域的一大难题。在传统的信息传递中，大部分识别信号类型是通过幅度分布，相位变化和频谱等参数。但是当信号传播时，我们无法通过传统的通信信息方法获取足够的信息内容。针对这种情况，通信信号的调制类型可以作为对不同的通信调制信号分类的标准，每种信号都有其特征参数，我们通过提取特征参数的方法，能够有效的提高信号的识别性能。

文献[Automatic HF signal classification[J].Fourth InternationalConference on HF Radio Systems and Techniques,1988:210-214]和文献[AnAutomatic VHF Signal Classifier[J].Proceedings of Integrating Research,Industry and Education in Energy and Communication Engineering,1989]的早期的调制方式识别器中，基本采用一组解调器：AM解调器、FM解调器、PM解调器、 ASK解调器、FSK解调器、PSK解调器，这种针对单一调制类型设计的解调器，随着信息高速发展，通信调制模式日趋复杂，信号种类日益增多，已经不满足现代通信现状的基本要求了。

目前，人们所采用的调制识别方法大致可以分为两类：基于似然的方法和基于特征的方法，例如文献[数字通信信号调制方式自动识别研究及实现[D].国防科学技术大学,2012]中记载的方法。这两种方法都能在一定程度上实现低信噪比下信号的分类，但随着通信环境的日趋复杂，传统的算法但是并不能完全实现信号的分类。如何深度挖掘通信信号在调制过程中所包含的有用信息和通信特性，实现对于通信信号的特征提取，进而对信号进行聚类，成为现代通信的一大难题。因此，需要在传统的特征提取算法上改进，进而提高信号的聚类特性。

在现有的特征提取算法中，基本都是一次特征提取，计算方法简单且容易实现，在比较高的信噪比下具有很强的适用性。但是在低信噪比下，提取到的特征参数更容易受到噪声的影响，这种情况下，利用传统的特征提取算法对信号进行特征提取，提取到的信号聚类特性差，不利于信号识别。

众多学者越来越重视信号的特征提取与识别，分形理论、熵理论、小波理论等现代信号处理技术陆续被应用于通信信号识别的研究中。但是，因为无处不在的噪声，如何在低信噪比下实现信号的有效的特征提取与分类，并没有得到很好地解决，这也是当前研究的热点。

发明内容

本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种基于云模型的通信信号特征提取方法及信号识别方法，以实在不低信噪比下实现信号特征的提取以及调制类型的识别。