[发明专利]非高斯噪声下MIMO-OFDM空时编码方式识别方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种非高斯噪声下MIMO-OFDM空时编码方式识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一，提取适用于非高斯噪声环境下MIMO-OFDM信号的时滞相关峰值特征，构建用于特征优化选择的特征空间；

步骤二，构建基于极端梯度提升序列浮动后向选择算法的特征优化选择模型，根据特征重要性确定用于最终分类的特征集合；

步骤三，构建基于树增强朴素贝叶斯的分类器模型，根据特征优化选择出的特征对空时编码方式进行分类识别。

2.如权利要求1所述非高斯噪声下MIMO-OFDM空时编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤一的具体过程为：

首先，非高斯噪声下从第i个接收天线接收到的信号的第n个样本可以表示为：

其中，h_fi表示第f个发射天线和第i个接收天线之间的信道，L_h表示所有发射-接收天线对中信道数量，其中i＝0，1，...，N_r,s^(f)(n)是从天线f上发送的序列s^(f)的第n个元素；w⁽ⁱ⁾(n)是与s^(f)(n)彼此独立的服从α稳定分布的噪声；

计算不同接收天线下接收信号的时滞相关，其表达式为：

其中，λ表示空时编码类别，L^(λ)是λ空时编码方式的块长度，τ代表不同时滞,y^(·)表示不同接收天线的接收信号；通过使用不同相关特征函数来计算接收信号的时滞相关，分别提取在时滞τ＝1,2,4的时滞相关峰值：

F^(λ)(τ)＝max(A^(λ)(n,τ)),其中，τ＝1,2,4

将提取到的不同相关特征函数下的多个峰值特征作为特征优化选择的特征空间；所用的相关特征函数如下：

(1)相关函数1特征，其表达式为：

R_BNC-1(X,Y)＝E(g₁(X)g₂(Y))，其中，g(x)＝(2/π)arctan(πx/2)；

(2)相关函数2特征，其表达式为：

R_BNC-2(X,Y)＝E(g₁(X)g₂(Y))，其中，g(x)＝x/(1+|x|)；

(3)分数低阶相关(FLOC)特征，其表达式为：

其中，z^p＝|z|^p-1z^*,z∈C；

(4)相位分数低阶相关(PFLOC)特征，其表达式为：

其中，z^-q＝(z^*)^q＝(z^q)^*＝(|z|^q-1z^*)^*＝|z|^q-1z,z∈C；

(5)基于广义高斯核函数的相关熵的相关特征，其表达式为：

其中，广义高斯核函数表达式为：

其中，β∈R+表示广义高斯分布函数的特征指数，μ∈R表示位置参数；

(6)基于高斯核函数的相关熵的相关特征，其表达式为：

其中，高斯核函数：σ是核函数核长参数。