[发明专利]一种无线电调制信号分类方法

权利要求书

1.一种无线电调制信号分类方法，包括以下步骤：

步骤S1.获取无线电调制信号的双通道数据I和Q并进行预处理，得到预处理后的I′通道数据和Q′通道数据；

对每个信号样本的I通道数据和Q通道数据进行相同的归一化预处理，将预处理后的两个通道分别记为I′通道和Q′通道；将I通道数据和Q通道数据分别表示为I＝{I₁，I₂，I₃，...I_k...，I_L}和Q＝{Q₁，Q₂，Q₃，...Q_k...，Q_L}；其中，L表示信号数据的长度，I_k表示I通道在时间点k上的数据，Q_k表示Q通道在时间点k上的数据；

使用离差标准化处理I通道数据和Q通道数据，分别得到I′通道数据I′＝{I′₁，I′₂，I′₃，…，I′_L}和Q′通道数据Q′＝{Q′₁，Q′₂，Q′₃，…，Q′_L}，具体的归一化处理过程为：

其中：I_i为I通道信号数据中时间点i对应的信号数值；I_min表示I通道信号数据中的最小值；I_max表示I通道信号数据中的最大数据值；I′_i表示处理信号数据值I_i后所得的信号数值；Q_i表示Q通道信号数据中时间点i对应的信号数值；Q_min为Q通道信号数据中的最小值；Q_max为Q通道信号数据中的最大数据值；Q′_i表示处理信号数据值Q_i后所得的信号数值；

步骤S2.构建多个不同卷积核长度的一维卷积层，并根据多个不同卷积核长度的一维卷积层对I′通道数据和Q′通道数据进行卷积处理，再用ReLU非线性激活函数处理，得到处理后的特征序列集合Φ_I和Φ_Q；

设置k个一维卷积层，分别记为Conv1D_n，n∈[1，k]，每个一维卷积层Conv1D_n对应的卷积核长度为n，步长设置为1；

用上述k个一维卷积层Conv1D_n和ReLU非线性激活函数分别处理I′通道数据和Q′通道数据，得到对应的处理后特征序列集合和其中特征子序列表示用卷积核长度为n，步长为1的一维卷积层Conv1D_n和ReLU激活函数处理I′通道数据得到的特征序列，表示用卷积核长度为n，步长为1的一维卷积层Conv1D_n和ReLU激活函数处理Q′通道数据得到的特征序列，处理过程分别可以表示为：

和这两个特征序列集合中的各个子序列可以分别表示为：

其中：和分别为子序列和中的元素；

步骤S3.将处理后得到的特征序列集合Φ_I和Φ_Q组合成双通道矩阵M_I和M_Q，分别将特征序列集合Φ_I和Φ_Q中的各个子序列和放置在两个大小都为L×L的矩阵的对应对角线上，子序列和中的元素和分别放置在两个矩阵的第j行第(r+j-1)列，分别得到矩阵M_I和M_Q，分别表示为：

步骤S4.选取典型的卷积神经网络，将双通道矩阵M_I和M_Q作为选取的典型卷积神经网络的输入数据，对典型卷积神经网络和一维卷积层一起进行训练，其中对一维卷积层进行训练有利于得到最佳的双通道矩阵M_I和M_Q，从而提高最终的分类精度，再用划分好的训练集训练神经网络得到训练好的模型，用该训练好的模型对测试集进行分类，得到无线电调制信号的分类结果。