[发明专利]基于动态理想解的信号调制识别方法

说明书

本发明涉及信息与通信工程领域，具体涉及利用多目标决策分析进行信号调制方式识别的方法。包括如下步骤：(1)将截获的射频信号混频到中频，经中放后进行数字采样、数字正交混频，得到数字复信号s(n)及其傅里叶变换S(n)；(2)针对待判决的M种调制方式来确定N个特征参数为评价指标；(3)针对每一种调制方式和每一个特征参数来确定其对应的正理想解C_ij和负理想解以及各特征参数对应的权值w_i，i＝1，...，N，j＝1，...，M；(4)根据第2步确定的N个特征参数，对s(n)和S(n)进行特征参数的提取，得到待识别信号的N个特征参数估计值h_i，i＝1，...，N；(5)分别计算提取的特征参数h_i到M种待判决调制方式的正、负理想解的距离T_j和(6)依据T_j和分别计算各待判决调制方式的得分D_j，确定最高得分D_j所对应的待判决调制方式为最终判决结果。本发明计算量小，且能够有效地避免特征参数的判决门限选取问题，以及特征参数的多次利用问题。

技术领域

本发明涉及信息与通信工程领域，具体涉及利用多目标决策分析进行信号调制方式识别的方法。

背景技术

通信信号一般要经过调制之后才进行传输，因此，它的调制方式成为了通信对抗目标的重要特征之一。准确识别出截获的通信信号调制方式，既是提取通信对抗目标特征参数，完成解调并获取通信信息的必然要求，也是后续进行针对性的电子干扰所必经途径。随着通信技术水平的快速发展，通信信号传播环境的日益复杂，通信信号本身的调制方式也越来越复杂，传统的人工识别方式已经不适用。1969年4月，C.S.Waver等人发表了第一篇研究自动调制识别的论文《采用模式识别技术实现调制类型的自动分类》，从而拉开了信号自动调制方式识别研究的大幕。自动调制识别的出现克服了传统人工识别的缺点，能够有效、实时、准确地对通信信号调制方式进行识别。目前，调制识别主要有两种方式，分别是基于似然函数的决策理论方法和基于特征参数的模式识别方法。前者在假设信号满足某种分布条件的前提下，利用统计似然特征进行判决。而后者则先进行信号的特征提取，然后再利用不同的分类器进行判决。由于后者的适用范围更广，普适性和灵活性更强，而成为目前常用的方法。

基于特征参数的模式识别方法的基本步骤如图1所示。其中，信号预处理是为后续提取特征参数提供满足要求的信号，如：混频、滤波、采样、等；而提取的信号特征主要分为：(1)瞬时特征，如：瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位；(2)统计特征，如：高阶累积量、循环谱；(3)分形特征，如：分形盒维数、多重分形谱；(4)变换域特征，如：小波系数、分数阶傅里叶谱；(5)熵特征，如：香农熵、指数熵；等等；当特征参数提取完毕之后，分类器的设计也是十分重要的，其好坏将直接影响到识别正确率。目前，分类器主要有基于判决树的方法、基于支持向量机的方法和基于神经网络的方法。其中，基于判决树的方法是一种基础的、比较成熟的方法，实时性好，但是它的难点在于如何正确确定判决门限和判决准则；而基于神经网络和支持向量机的方法不需要确定判决门限和判决准则，适应性强、智能水平高，但是计算量相对较高，速度慢。本发明为解决上述分类器的不足，以多属性决策理论为依据，提出了一种基于动态理想解的信号调制方式识别方法，其思路是将多个特征参数看成一个整体，建立一个系统判决，实现对调制方式的分类。本发明能够有效地避免特征参数的判决门限选取问题，以及特征参数的多次利用问题。同时，由于计算量小，不需要类似神经网络的训练过程，因此，实时性也能够得到保证。

发明内容

本发明是采用数字信号处理的方式来实现的，其算法步骤如图2所示，具体如下：

1.将截获的射频信号混频到中频，经中放后进行数字采样、数字正交混频，得到数字复信号s(n)为：