[发明专利]一种基于混叠信号深度学习的跳频信号判别方法

权利要求书

1.一种基于混叠信号深度学习的跳频信号判别方法，其特征在于，主要包括下列步骤：

搭建通信系统仿真平台步骤：将现代通信技术上常用的几种简单调制方式和跳频信号进行仿真，并以平台的方式实现；

数据的仿真和分析步骤：同过第一步的仿真平台，完成深度学习需要用到的数据类型的仿真和分析；

深度学习进行识别混合信号中的跳频信号步骤：对仿真后的数据进行标注，通过深度学习的方法学习跳频信号的特征并进行识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，搭建通信系统仿真平台步骤中，我们对通信系统中的模拟调制方式和数字调制方式进行了仿真。其中模拟调制主要完成调幅、调频、调相；数字调制主要完成振幅键控、频移键控、相移键控、差分相移键控。完成平台的搭建具体过程如下：

1.掌握每种调制信号的通信原理，通过数学模型进行表示，并通过仿真平台搭建仿真流程图，完成单个信号的仿真；

2.搭建简单平台，在平台上可以调用并完成指定的调制方式进行仿真，并可以在平台上对仿真数据的参数进行控制和改变，确保对单个仿真方式可以进行控制和仿真；

3.平台功能复杂化，在简单平台上实现更多功能，让控制多种调制方式可以同时在一个平台是实现，可以设置不同调制方式的不同参数，并且可以设置不同调制方式的仿真时间段，实现任意种调制方式在任意时间段内的组合拼接。可以快速完成大量不同的仿真数据用作深度学习。

3.如权利要求2所述的方法，在数据的仿真和分析步骤中，通过上一步的仿真平台完成数据的仿真。主要步骤如下：

1.利用平台的功能，可以仿真任意两种信号的混合，任意多种信号的叠加，以及任意信号在任意时间上的出现。还可以对多种信号仿真中对单种信号的载波频率进行设置，使各个仿真类型拥有自己的载波频率，可以最大程度上模拟真实信号。

2.对于仿真完成的数据我们可以通过查看数据的波形图和频谱图等方式来确认所仿真的数据是否符合选择的仿真类型，以确保用于深度学习的数据的真实性和可靠性。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，深度学习进行识别混合信号中的跳频信号步骤中，我们通过上一步平台得到数据进行标注，利用标注过的数据进行深度学习，深度学习主要包括以下两个模块：

1.针对单信号，通过对大量的单信号进行深度学习，学习出单个信号的时域特征，利用时域特征的特点来实现单信号的识别；

2.针对混叠信号，对于深度学习已经学习到了单信号时域特征，再进行混叠信号的训练和学习，通过混叠信号的时域与频谱特征，实现识别混叠信号中是否含有跳频信号。