[发明专利]一种鲁棒通信信号调制识别方法

摘要

一种鲁棒通信信号调制识别方法，涉及通信信号调制识别方法。本发明为了解决传统AMR算法需要训练多个识别器以保证在较大信噪比范围内的有效性的问题，即在训练阶段需要针对不同信噪比环境分别训练识别器而导致的工作量巨大的问题。本发明对通信信号样本s(t)进行魏格纳(Wigner‑Ville)变换得到s(t)的WVD分布后，提取二阶立体自相关特征，建立二阶立体自相关特征集，然后对二阶立体自相关特征进行遴选形成鲁棒特征集，之后训练建立一类支持向量机组并计算一类支持向量机组的输出函数Yi(x)；计算待识别通信信号样本sx(t)属于通信信号样本s(t)中包含的各种调制方式的概率选取概率最大的调制类别做为最终的调制识别结果。本发明适用于通信信号的调制识别。

主权项

一种鲁棒通信信号调制识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：获取通信信号样本s(t)，对通信信号样本s(t)进行魏格纳变换，得到通信信号样本s(t)的时‑频‑能量三维分布，即WVD分布；通信信号样本s(t)的WVD定义如下：WVDz(t,ω)=∫-∞∞z(t+τ2)z*(t-τ2)e-jωτdτ---(1)]]>其中，τ表示滞后时间，t表示时间，ω表示角频率，j为虚部基本单位；z(t)为s(t)的解析信号，定义为：z(t)＝s(t)+jH[s(t)]    (2)而H[s(t)]表示s(t)的Hilbert变换，z*(t)表示函数z(t)的共轭函数；步骤二：根据通信信号样本s(t)的WVD分布，提取二阶立体自相关特征，建立二阶立体自相关特征集；具体步骤如下：根据通信信号样本s(t)的WVD分布，在时间‑频率‑能量三维空间(t，l，e)中定义二值函数F(r)=1,e=WVDz(t,ω)0,e≠WVDz(t,ω)---(5)]]>其中，参考点r＝(t,l,e)T，t、l、e分别表示WVD分布的时间、频率、能量；三维空间的二阶立体自相关函数为R(α1,α2)=∫DsF(r)F(r+α1)+F(r+α2)dr---(6)]]>其中，α1，α2分别表示相对参考点r的不同的位移向量，Ds表示积分区域；在WVD空间中，α1、α2在以参考点r为中心且与参考点r相邻点组成的立方体内，通信信号样本s(t)三维空间的二阶立体自相关函数为R(α1,α2)=Σt,l,eF(t,l,e)F(t+α1t,l+α1l,e+α1e)+F(t+α2t,l+α2l,e+α2e)---(7)]]>式中，α1t,α1l,α1e为位移α1分别在t、l、e方向的分量；α2t,α2l,α2e为位移α2分别在t、l、e方向的分量；对于二值函数，自相关函数等价为计算满足逻辑条件点的参考点的数目，即F(r)∧F(r+a1)∧F(r+a2)＝1   (8)其中，α1、α2在以r为中心的立方体中的位置分布有729种，去除随参考点r位置移动出现的重复分布，得到α1、α2相对于r的251种不相关分布情况；所述α1、α2在以参考点r为中心的立方体中的251种分布情况即为251维二阶立体自相关特征；参考点遍历三维空间中F(r)＝1的点，统计各维特征出现次数为对应特征值，从而形成251维的二阶立体自相关特征集；步骤三：在信噪比SNR为[6dB，20dB]的范围内，在二阶立体自相关特征集中对二阶立体自相关特征进行遴选，获得10维具有噪声鲁棒性的通信信号样本s(t)特征，形成鲁棒特征集：采用遗传算法按着公式(3)对251维二阶立体自相关特征进行遴选，选取NMSE最小的10维特征NMSE=10log10(1NΣn=1N||f(n)-f‾(n)||2||f(n)||2)---(3)]]>其中，NMSE为相对均方误差，f(n)表示信噪比为n时的特征值，表示不同信噪比下特征值的平均值；根据遗传算法的优化结果选取噪声鲁棒性最好的10维二阶立体自相关特征组成鲁棒特征集，对通信信号样本s(t)进行表示；步骤四：应用步骤三所述鲁棒特征集表示的通信信号样本s(t)训练建立一类支持向量机组；对每一类调制方式的通信信号样本s(t)训练一个一类支持向量机；步骤五：将待识别通信信号样本sx(t)输入步骤四建立的一类支持向量机组，计算一类支持向量机组的输出函数Yi(x)，i＝1，…，I；其中，Yi表示第i个一类支持向量机的输出结果，I为通信信号样本s(t)中调制方式种类数；步骤六：计算待识别通信信号样本sx(t)属于通信信号样本s(t)中包含的各种调制方式的概率p(sx(t)|i)P(i)=Yi[sx(t)]Σi=1I∫Yi[sx(t)]dt---(4)]]>选取概率最大的调制类别为最终的调制识别结果。