[发明专利]一种认知网络中数字调制信号的分类方法

权利要求书

1.一种认知网络中数字调制信号的分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、计算输入数字调制信号x(t)的db5（5daubechies）小波变换得到结果X(ω)：

X(ω)=CWTf(a,b)=∫Rx(t)ψa,b(t)dt=∫Rx(t)|a|12ψ(t-ba)dt]]>

ψa,b(t)=1|a|ψ(t-ba);]]>

其中，R是实数域，CWTf(a,b)表示对函数进行小波变换后的结果，ω是一个变量；db5小波变换的小波基是ψ_a,b(t)，a是缩放因子，b代表时间平移，t是时间变量；

（2）、对db5小波变换结果X(ω)进行分数傅里叶变换，得到分类特征f_p(u)

fp(u)=∫-∞+∞Kp(u,ω)X(ω)dω]]>

其中：

Kp(u,ω)=Aαexp[jπ(u2cotα-2uωcscα+ω2cotα)],α≠nπδ(u-ω),α=2nπδ(u+ω),α=(2n+1)π]]>

Aα=exp[-jπsgn(sinα)/4+jα/2]|sinα|1/2,]]>α=pπ2;]]>

K_p(u,ω)是分数傅里叶变换的核函数，n为整数，sgn(·)表示取符号，exp()表示以e为底的指数，δ(·)代表冲击函数，j代表虚数部分，p代表分数傅里叶变换的阶次，u是一个变量；

（3）、分类判定调制类型

统计分类特征f_p(u)的数据分布情况，根据数据分布情况来进行分类，确定数字调制信号的调制方式。