[发明专利]一种基于循环支持向量机的雷达与通信多信号分类方法

说明书

本发明公开了一种基于循环支持向量机的雷达与通信多信号分类方法，训练阶段包括以下步骤：(1)采用瞬时自相关提取信号的相位特征差异；(2)采用包络方差特征提取信号幅度起伏特征；(3)设定QPSK信号为正类，设定BPSK信号、16QAM信号为负类，并分别和QPSK信号组成训练信号集，提取二维特征后，运用支持向量机算法循环训练出相应的最优权值向量及偏置值，并分别构成相应的最优决策界；从而将训练样本的三种信号在二维特征向量空间中实现分类识别。本发明通过提取信号的包络方差与瞬时自相关相位特征，构建二维特征平面，采用循环支持向量机算法实现多信号分类，从而实现不同调制类型的雷达与通信信号的直接分类识别。

技术领域

本发明涉及一种基于循环支持向量机的雷达与通信多信号分类方法，属于雷达与电子战系统技术领域。

背景技术

对于雷达与电子战系统而言，需要侦察外部电磁信号，实现对电磁信号的特征提取与分类识别。空间的电磁信号包括通信信号与雷达信号。面对空间日趋复杂的电磁干扰环境以及通信信号调制类型的多样化，在非合作通信条件下，如何将接收到的带有噪声干扰的各种调制类型的雷达与通信信号有效分类与识别出来一直是雷达与电子战系统的重要研究方向。雷达与通信信号的分类与识别指的是对接收到的雷达与通信信号进行分析处理并确定其调制类型的过程。

发明内容

针对现有技术存在任意一维信号特征实现三种雷达与通信信号的同时分类识别时均存在较大难度的不足，本发明目的是提供一种基于循环支持向量机的雷达与通信多信号分类方法，通过提取信号的包络方差与瞬时自相关相位特征，构建二维特征平面，采用循环支持向量机算法实现多信号分类，从而实现不同调制类型的雷达与通信信号在二维联合特征平面中的同时分类识别。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

本发明的一种基于循环支持向量机的雷达与通信多信号分类方法，训练阶段包括以下步骤：

(1)采用瞬时自相关提取信号的相位特征差异(现有方法，此处不再赘述)，用以区分二相相移键控BPSK信号与四相相移键控QPSK信号、正交振幅调制16QAM信号；

(2)采用包络方差特征提取信号幅度起伏特征(现有方法，此处不再赘述)，用以区分具有恒定包络性质的二相相移键控BPSK信号、四相相移键控QPSK信号与具有幅度调制信息的正交振幅调制16QAM信号；

(3)将瞬时自相关相位特征与包络方差特征分别作为一维特征联立，构成三种信号的二维联合特征平面，用以实现二相相移键控BPSK信号、四相相移键控QPSK信号、正交振幅调制16QAM信号这三种信号在特征平面中的同时分类识别；

(4)设定四相相移键控QPSK信号为正类，设定二相相移键控BPSK信号、正交振幅调制16QAM信号为负类；将所述二相相移键控BPSK信号、正交振幅调制16QAM信号分别和四相相移键控QPSK信号组成训练信号集，采用瞬时自相关及包络方差分别提取一维特征后联立得到两组训练信号集的二维特征训练集，运用支持向量机算法循环训练出两组训练信号集相应的最优权值向量及偏置值，并分别构成相应的最优决策界；从而将训练样本的二相相移键控BPSK信号、四相相移键控QPSK信号、正交振幅调制16QAM信号在二维特征向量空间中实现分类识别。

步骤(1)中，设进入雷达或电子战系统的接收信号为s(n)，n表示离散时间变量；

瞬时自相关原理如下

B(n,τ)＝s(n)·s^*(n-τ) (1)

式中τ表示延时，s^*(n-τ)表示信号s(n)延迟的共轭信号；

在没有噪声情况下，二相相移键控BPSK信号的瞬时自相关输出为二值输出，即具备两个离散值；四相相移键控QPSK信号的瞬时自相关输出为三值输出，即具备三个离散值；正交振幅调制16QAM信号的瞬时自相关输出具有多个离散值；