[发明专利]一种基于支持向量机的水声通信信号调制方式识别方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的水声通信信号调制方式识别方法，其特征在于包括下述步骤：

第一步：传感器接收水声通信信号；

通过水下声传感器接收含有复杂海洋环境噪声的水声通信信号S；

第二步：进行非线性变换预处理；

通过非线性变换对水声通信信号S进行预处理，消除部分冲击噪声的影响；

选择分段线性分段指数做非线性变换，表达式如下：

式中P_S为接收水声信号S的平均功率，e为以自然常数为底的指数，f(S)表示对水声信号S做非线性变换，x为非线性变换后的信号；

第三步：提取时域L-Z复杂度特征；

L-Z复杂度通过复制和添加两种操作来描述一个序列的特性；首先对非线性变换后的信号x进行差值序列变换，然后对变换后的序列进行量化编码，得到重构序列{r(k)}，再对重构序列求L-Z复杂度C(L)；

第四步：提取频域分形盒维数特征；

第二步中预处理后水声信号x为实信号，利用Hilbert变换得到复信号再求频谱，再利用盒维数计算方法提取频域分形盒维数特征D_b；采用二维盒子法计算盒维数，即将频谱序列看作二维空间的一个平面，然后计算覆盖的网格数；

第五步：提取时频域Renyi熵特征；

对预处理后水声信号x能量归一化后进行平滑伪魏格纳-威尔时频变换，得到信号的时频分布矩阵P(t,f)，t为时间轴，f为频率轴，再对时频分布矩阵P(t,f)求Renyi熵，得到信号时频分布的Renyi熵，公式如下：

式中R^α为α阶Renyi熵，α为阶数，log₂表示以2为底的对数，∫∫P^α(t,f)dtdf表示求α阶时频分布矩阵对时间t和频率f的二重积分；

第六步：构建信号特征向量；

按照第三步至第五步的步骤，提取已知样本信号的三种特征，将时域L-Z复杂度特征C(L)、频域分形盒维数特征D_b和时频域Renyi熵R³特征进行标准化处理，合成多维特征向量

第七步：通过样本训练得SVM分类器

训练SVM时，将样本数据的特征向量输入到分类器中进行训练；

根据已知样本信号的特征向量输入给SVM进行训练，得到多类SVM的多特征融合调制方式识别分类器模型，然后利用分类器模型对测试样本进行分类，对结果采用最大投票法，最多票数的类决定为样本类别。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的水声通信信号调制方式识别方法，其特征在于：

所述第三步中提取时域L-Z复杂度特征的详细步骤如下：

a.假设信号时间序列{x(i)},i＝1,2,…,L+1，长度为L+1，定义{s(k)}为相邻时刻信号差的绝对值构成的新序列，即s(k)＝|x(k)-x(k+1)|,k＝1,2,…,L，长度为k；

b.对{s(k)}进行量化编码，假设量化级数为N，令在(0，a]上把{s(k)}分成N层，则有：

c.对得到的含有N个符号的重构序列{r(k)},k＝1,2,…,L求L-Z复杂度特征C(L)；

所述求L-Z复杂度特征C(L)的详细步骤如下：

初始时向空生成池中添加r(1)，设生成池中已有字符串r(1)r(2)…r(l),l＜L，且r(l)是由添加操作完成，令P＝r(1)r(2)…r(l),Q＝r(l+1)，P与Q均表示字符串，PQ表示将P字符串与Q字符串拼接在一起再删除最末一个字符得到的字符串；

判断Q是否可以从PQ中复制，所述复制表示PQ字符串中含有与Q字符串相同的字符序列，如果能复制，P保持不变，Q续补一个字符，即Q＝r(l+1)r(l+2)，再判断Q是否可以从PQ中复制；如果不能复制，添加Q到生成池，此时P＝r(1)r(2)…r(l)r(l+1),Q＝r(l+2)，再判断Q是否可以从PQ中复制，如此反复，直到生成池包含所有的重构序列，统计添加操作的次数c(L)；

若生成池包含所有的重构序列前的最后一步中，判断Q是否为PQ中的子串的操作为复制，并且此时重构序列已判断完毕，Q无法再续补字符，则c(L)加1；

最后得到归一化L-Z复杂度C(L)为：

式中log_N表示以量化级数N为底数的对数。