專利名稱：基于切片雙譜和小波變換的fsk信號(hào)個(gè)體識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種通信信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域的信號(hào)識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
通信信號(hào)的調(diào)制樣式識(shí)別是非合作通信領(lǐng)域一類非常重要的研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，非合作通信領(lǐng)域?qū)π盘?hào)的調(diào)制樣式識(shí)別提出了更多的要求，即在低信噪比條件下，以較少的先驗(yàn)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的調(diào)制樣式和同一調(diào)制類型信號(hào)的個(gè)體識(shí)別。FSK信號(hào)在雷達(dá)和通信領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，它具有多個(gè)載頻信息，對(duì)FSK信號(hào)個(gè)體的識(shí)別也顯得尤為重要。 國(guó)內(nèi)外專家和學(xué)者在數(shù)字信號(hào)的調(diào)制識(shí)別方面做了大量的研究工作。目前的調(diào)制識(shí)別技術(shù)主要分為兩大類基于判決理論的方法和基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的方法。由于基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的方法主要基于接收信號(hào)所提取的特征進(jìn)行識(shí)別，不需要很多的假設(shè)條件，可以近似實(shí)現(xiàn)調(diào)制樣式的盲識(shí)別，比較適合于通信對(duì)抗領(lǐng)域中的信號(hào)處理，因此得到了廣泛的應(yīng)用和研究。比較常見(jiàn)的方法有基于瞬時(shí)參數(shù)提取的方法、基于變換域特征提取的方法、基于高階累積量和高階譜分析的方法。就目前的研究現(xiàn)狀分析，這些方法都是針對(duì)不同調(diào)制體制的通信信號(hào)識(shí)別，對(duì)同一調(diào)制類型的信號(hào)的調(diào)制個(gè)體識(shí)別研究較少；另外，低信噪比條件下，即信噪比低于5dB時(shí)，這些方法的識(shí)別效果受限，而在非合作通信領(lǐng)域，尤其是雷達(dá)信號(hào)，信號(hào)的信噪比都比較低，難以滿足已有方法的要求。本發(fā)明提出的基于雙譜切片特征和小波系數(shù)特征的FSK信號(hào)識(shí)別方法，能在低信噪比條件下，實(shí)現(xiàn)FSK信號(hào)類內(nèi)調(diào)制識(shí)別和個(gè)體識(shí)別，只需知道信噪比這一先驗(yàn)知識(shí)得條件下，實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)FSK信號(hào)的個(gè)體識(shí)別。高階譜分析方法是一項(xiàng)新的信號(hào)處理技術(shù)，近年來(lái)得到了故障信號(hào)檢測(cè)、細(xì)微特征方面得到了廣泛的應(yīng)用。這一方法對(duì)非高斯、非線性、非因果信號(hào)和高斯噪聲的處理是一項(xiàng)非常有用的分析工具，理論上可以完全抑制具有高斯分布的噪聲，提高信號(hào)處理精度，保留相位信息，利于信號(hào)細(xì)微特征的提取。而雙譜是高階譜中最低階的一種，處理方法也非常簡(jiǎn)單，符合信號(hào)處理實(shí)時(shí)性的要求。小波分析由于其多分辨率分析的特性，也是非平穩(wěn)信號(hào)分析時(shí)常用的工具，它將信號(hào)分為高頻部分和低頻部分。雙譜分析理論上能完全抑制具有高斯分布的噪聲和干擾，但是對(duì)非高斯分布的噪聲卻無(wú)能為力，而這些非高斯噪聲的存在會(huì)對(duì)信號(hào)的細(xì)微特征造成干擾，不利于個(gè)體特征的提取。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供能夠克服現(xiàn)有類內(nèi)調(diào)制識(shí)別方法對(duì)信號(hào)信噪比要求高的不足的基于切片雙譜和小波變換的FSK信號(hào)個(gè)體識(shí)別方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明基于切片雙譜和小波變換的FSK信號(hào)個(gè)體識(shí)別方法，其特征是( I)對(duì)接收信號(hào)到的信號(hào)進(jìn)行雙譜和雙譜切片分析，并對(duì)雙譜切片進(jìn)行FFT變換，得到2FSK、4FSK、8FSK信號(hào)的雙譜曲線和雙譜切片曲線，具體步驟如下觀測(cè)數(shù)據(jù)X: {x (I)，X (2)，. . .，X (N)}為一實(shí)隨機(jī)序列，N為序列長(zhǎng)度，X的概率密度函數(shù)為P (X)，計(jì)算X的特征函數(shù)Φ ( ω ):
權(quán)利要求
1.基于切片雙譜和小波變換的FSK信號(hào)個(gè)體識(shí)別方法，其特征是 (1)對(duì)接收信號(hào)到的信號(hào)進(jìn)行雙譜和雙譜切片分析，并對(duì)雙譜切片進(jìn)行FFT變換，得到2FSK、4FSK、8FSK信號(hào)的雙譜曲線和雙譜切片曲線，具體步驟如下 觀測(cè)數(shù)據(jù)X: Ix (I)，X (2)，. . .，X (N)}為一實(shí)隨機(jī)序列，N為序列長(zhǎng)度，X的概率密度函數(shù)為P (X),計(jì)算X的特征函數(shù)φ (ω): Φ(^) = j+/ p{x)ei0Kdx = i-[eJ^]， E[ ·]表示取均值，對(duì)上式取對(duì)數(shù)形式，得到X的第二特征函數(shù)Ψ(ω) Ψ(ω) = ΙηΦ (ω) = lnE[eJ"x], 計(jì)算輸入序列X的三階累積量c3x(m,n) = cum[x(k),x(k + m),x(k + )] = = (-Z)'' 己 ^^0)\'(02-> ah)δω,δω,δω, =O2 =6 =O 其中m, η表示信號(hào)的時(shí)延，k = 1，2，. . .，N, c3x為三階累積量，cum為取累積量； 計(jì)算信號(hào)的雙譜，輸入序列X: Ix(l)，x(2)，. . .，x(N)}的雙譜為其三階累積量的二維傅里葉變換 BM,Oh)= X f , K卿—M=-GO W=-OO 其中Bx為雙譜，ω。ω2為角頻率； 令時(shí)延量相等，即m = η,得到雙譜切片Β(ω) Γ=—OO (2)提取切片雙譜頻譜曲線的包絡(luò)參數(shù)，分別建立不同信噪比下，2FSK/4FSK/8FSK信號(hào)和不同調(diào)制參數(shù)的4FSK信號(hào)的包絡(luò)參數(shù)特征數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)于計(jì)算得到的雙譜切片序列，其B: {B (I)，B (2)，.... B (M) }，M為序列長(zhǎng)度，其包絡(luò)Rl參數(shù)為 Κι= Γ7 7~ γ;Σ /=1 VM 1=1 J (3)對(duì)步驟(I)中接收到的信號(hào)同時(shí)進(jìn)行小波變換，提取低頻小波系數(shù)的均值方差Oa2，同時(shí)建立不同信噪比條件下，不同M數(shù)和不同調(diào)制參數(shù)的4FSK信號(hào)的特征數(shù)據(jù)庫(kù)，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下 首先對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行小波分解，將原始含噪信號(hào)分解為低頻分量和一系列高頻分量，X2lri表示第η次分解得到的高頻分量 二 J-1人2k 、, " (々=0.1,...,^-1) ,^ j.Jc —〉S IS n-2k .η 其中h和g為正交濾波器組，Cj.,n為第j-Ι層小波分解的低頻系數(shù)，小波分解第j低頻系數(shù)為Cj, k，高頻系數(shù)Cljik ；(4)利用特征融合的方法，對(duì)已經(jīng)提取的切片雙譜包絡(luò)參數(shù)特征和低頻小波系數(shù)特征進(jìn)行二維特征融合，用于識(shí)別FSK信號(hào)的調(diào)制類型，即M數(shù)識(shí)別 未知信號(hào)與已知第i類FSK信號(hào)的第j類特征的距離為 dij = I Aij-Cj 其中，Cj為測(cè)得的未知信號(hào)的第j類特征值，i = 1，2，. . . N ; 待識(shí)別狀態(tài)與第i類FSK信號(hào)特征距離Di為 Di = I dil I +1 di2 I +· · · +1 dij | +·.. 待識(shí)別信號(hào)與第i類FSK信號(hào)貼近度為
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于切片雙譜和小波變換的FSK信號(hào)個(gè)體識(shí)別方法，其特征是所述的小波包分解的層數(shù)j為3或4，取小波分解層數(shù)為4，則提取的低頻小波系數(shù)c4: {c (I)，c (2)，...，c (L)}的方差計(jì)算表達(dá)式為
全文摘要
本發(fā)明的目的在于提供基于切片雙譜和小波變換的FSK信號(hào)個(gè)體識(shí)別方法，包括如下步驟對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行雙譜和切片雙譜分析，得到信號(hào)的切片雙譜的頻譜圖，分別建立不同信噪比下包絡(luò)參數(shù)特征數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行小波變換，提取低頻小波系數(shù)的均值，同時(shí)建立不同信噪比條件下，不同M數(shù)和不同調(diào)制參數(shù)的4FSK信號(hào)的特征數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)切片雙譜包絡(luò)參數(shù)特征和低頻小波系數(shù)特征進(jìn)行融合，識(shí)別FSK信號(hào)的調(diào)制類型；采用同樣的信號(hào)處理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)不同參數(shù)的4FSK信號(hào)的信號(hào)個(gè)體識(shí)別。本發(fā)明能夠克服現(xiàn)有類內(nèi)調(diào)制識(shí)別方法對(duì)信號(hào)信噪比要求高的不足，在低信噪比和知道較少先驗(yàn)知識(shí)的條件下，實(shí)時(shí)地對(duì)FSK信號(hào)進(jìn)行個(gè)體識(shí)別。
文檔編號(hào)H04L27/00GK102916917SQ20121035900
公開(kāi)日2013年2月6日 申請(qǐng)日期2012年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月25日
發(fā)明者李一兵, 葛娟, 林云, 葉方, 李靖超, 李一晨, 李燕 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)