[发明专利]基于Bootstrap的BPSK信号盲处理结果可信性检验方法

权利要求书

1.基于Bootstrap的BPSK信号盲处理结果可信性检验方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)参数估计与信号重构：首先对观测信号进行调制方式识别，根据识别结果对应的模型，估计相应参数，并分别得到参考信号y(n)及重构信号

(1.1)若观测信号被正确识别为BPSK调制方式，则对BPSK信号的参数集进行估计，定义BPSK信号的幅度、载频、码字、码长、码元宽度的估计值分别为则参考信号为：

y0(n)=e-j2πf^0nΔtΣk=1N^ce-jπc^kΠT^c(nΔt-kT^c),0≤n≤N-1,]]>

其中，Δt是抽样间隔，N是样本个数；

重构信号为：

(2)Bootstrap样本集获取：提取观测信号的B个Bootstrap样本集，步骤如下：

(2.1)残留项提取：定义观测信号为r(n)，则残留项为观测信号的原始信号与重构信号之差，即

(2.2)对残留项中的N个样本值进行重采样，得到c^*(n)＝[c^*(0),c^*(1),...,c^*(N-1)]；

(2.3)产生Bootstrap样本:

(2.4)重复步骤(2.2)至(2.3)B次，得到B个Bootstrap样本集r^*₀(n),r^*₁(n),...,r^*_B-1(n)；

(3)特征提取：将参考信号y(n)与观测信号B个Bootstrap样本集分别作N点及N/2点相关累加并取模，得到B个样本值分别为：

N点

N/2点

进而提取两个随机样本集均值比特征μ_r0＝μ₁/μ₂，则统计量为μ_r＝|μ_r0-2|；

(4)检验判决，包括以下步骤：

(4.1)分别计算观测信号B个Bootstrap样本集与参考信号的N点及N/2点相关累加函数模值和i＝0_,1,...,B-1；

(4.2)令i＝0_,1,...,B-1，并对进行排序，可得

(4.3)给定显著水平为α，则判决门限为其中q与显著性水平α之间关系为：α＝(B+1-q)/(B+1)；

(4.4)通过比较统计量与门限的大小进行判决，判决规则为：当时，拒绝H₀假设，反之接受H₀假设；

其中H₀假设即调制识别结果正确且无解码错误。