[发明专利]面向相干光通信系统的信号调制格式识别方法及系统

权利要求书

1.一种面向相干光通信系统的信号调制格式识别方法，其特征在于，包括：

基于功率归一化的调制信号数据预处理；

基于ACGAN的调制格式识别；

所述基于功率归一化的调制信号数据预处理包括：

将各组调制信号星座图点坐标提取组成数据序列，对数据序列实现功率归一化；

将各组实现归一化的数据序列组成一个只有两列的数据序列，后展开成为1024列的矩阵序列；

对展开后的矩阵序列后面添加一组标签序列用于实现分类；

所述对数据序列实现功率归一化以概率形式表示：

其中N为采样点个数，power为平均能量，ε_ij为每个坐标归一化后能量，a_ij为各点坐标，a_0j对应星座点坐标的x坐标，a_1j对应星座点坐标的y坐标；

信号调制格式识别输入特征包括：噪声、标签；

网络训练使用数据序列。

2.如权利要求1所述的信号调制格式识别方法，其特征在于，

所述基于ACGAN的调制格式识别包括：

生成网络和鉴别网络对抗训练；以及

鉴别网络优化。

3.如权利要求2所述的信号调制格式识别方法，其特征在于，

所述生成网络和鉴别网络对抗训练包括：

设真实数据序列样本为x∈Rⁿ；噪声z∈R^m经过生成网络后得到的样本为表示为生成样本和真实样本通过鉴别网络得到的结果分别为和X＝D(x)，鉴别网络损失函数和生成网络损失函数分别如下式所示：

其中，P(x)和分别表示真实样本和生成样本的分布。

4.如权利要求3所述的信号调制格式识别方法，其特征在于，

所述鉴别网络优化包括：

在输出层加入一层Softmax层和一层全连接层，Softmax层用于输出调制格式类别，全连接层用于保留鉴别网路的鉴别能力，此时鉴别网络输出层输出值有两个：调制格式类别和真/假；

经过优化后的鉴别网络，此时鉴别网络的目标函数分正确源的对数似然LS和正确类的对数似然LC：

LS＝E[logP(S＝real|X_real)]+E[logP(S＝fake|X_fake)]；

LC＝E[logP(C＝c|X_real)]+E[logP(C＝c|X_fake)]；

此时鉴别网络的损失函数如下式所示：

loss_D＝LS+LC；

生成网络损失函数如下式所示：

loss_G＝-LS+LC。

5.一种面向相干光通信系统的信号调制格式识别系统，其特征在于，包括：

数据预处理单元和基于ACGAN的调制信号识别单元；其中

所述数据预处理单元用于基于功率归一化的调制信号数据预处理；

所述基于ACGAN的调制信号识别单元用于生成网络和鉴别网络对抗训练，以及鉴别网络优化；

所述基于功率归一化的调制信号数据预处理包括：

将各组调制信号星座图点坐标提取组成数据序列，对数据序列实现功率归一化；

将各组实现归一化的数据序列组成一个只有两列的数据序列，后展开成为1024列的矩阵序列；

对展开后的矩阵序列后面添加一组标签序列用于实现分类；

所述对数据序列实现功率归一化以概率形式表示：

其中N为采样点个数，power为平均能量，ε_ij为每个坐标归一化后能量，a_ij为各点坐标，a_0j对应星座点坐标的x坐标，a_1j对应星座点坐标的y坐标；

ACGAN输入特征包括标签，标签使用one_hot形式；

网络训练使用数据序列。

6.如权利要求5所述的信号调制格式识别方法，其特征在于，

数据预处理和网络训练使用python调用计算机GPU运算实现。