[发明专利]基于希尔伯特-黄变换和小波脊线的信号联合分类方法

摘要

本发明提供了一种基于希尔伯特‑黄变换和小波脊线的信号联合分类方法，应用经验模态分解对接收信号进行分解，对信号的每个IMF分量进行Hilbert变换，由信号的任意一个IMF分量和其对应的Hilbert变换构成一个解析信号，根据信号的Hilbert谱图辨别频率调制信号和非频率调制信号，利用数字信号瞬时相位图识别出ASK信号，利用连续小波分析，画出PSK信号的小波基线图，利用小波脊线图对PSK信号完成分类。本发明利用了HHT对各种数字通信信号优异的自适应性，提取出非相位调制信号的瞬时频率、瞬时相位、瞬时幅度信息，同时利用小波脊线提取相位调制信号相位的变化信息，克服了单一HHT方法无法有效分类相位调制信号的缺点，最终完成了常见的9种数字通信信号的分类。

主权项

1.一种基于希尔伯特‑黄变换和小波脊线的信号联合分类方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：令接收信号为x(t)，应用经验模态分解对接收信号进行分解，可得：其中ci为信号x(t)的IMF分量，rn为残余量；步骤2：对信号x(t)的每个IMF分量c_i进行Hilbert变换，忽略残余量，对任意一个IMF分量c_j(t)进行Hilbert变换得到为：其中P为柯西主值；步骤3：由x(t)的任意一个IMF分量c_j(t)和其对应的Hilbert变换构成一个解析信号z_j(t)：其中，瞬时幅度为瞬时相位为瞬时频率为步骤4：信号x(t)表示为：其中Re表示取实部；以时间t为X轴，以信号频率为Y轴，以不同颜色表示信号幅值x(t)，从而构成三维图，这种信号幅值的时频分布便称为Hilbert幅值谱，简称Hilbert谱；步骤5：根据信号的Hilbert谱图辨别频率调制信号(2FSK信号、4FSK信号、LFM信号)和非频率调制信号(PSK信号、QAM信号、ASK信号)，其中，2FSK信号Hilbert谱呈二阶阶梯状分布，4FSK信号Hilbert谱呈四阶阶梯状分布，LFM信号的Hilbert谱呈一条斜线，而非频率调制信号的Hilbert谱呈一条有少许跳变的平行于时间轴的直线；步骤6：对于非频率调制信号重新进行一次希尔伯特‑黄变换后提取其瞬时相位图，ASK信号的瞬时相位图呈规律的波动，而PSK信号、QAM信号的瞬时相位图会在相位变换处有跳变，利用上述三种数字信号瞬时相位图识别出ASK信号；对于ASK信号，用希尔伯特‑黄变换提取信号瞬时幅度，2ASK信号瞬时幅度图呈二阶阶梯状分布，4ASK信号瞬时幅度图呈四阶阶梯状分布，根据2ASK信号和4ASK信号的瞬时幅度图完成分类；对于PSK信号和QAM信号，用希尔伯特‑黄变换提取其瞬时幅度图，8QAM信号瞬时幅度图为2种不同幅度的正弦波交替，16QAM信号瞬时幅度图为3种不同幅度的正弦波交替，PSK信号的瞬时幅度图为一条有无规律跳变的波浪线，根据上述三种数字信号的瞬时幅度图将QAM信号识别并完成分类，其中，对于PSK信号，设信号为：其中t为时间，A(t)为信号幅值，为信号相位，对应的小波基函数为其中t为时间，g(t)为母小波函数，其中a和b分别是伸缩因子和平移因子，且则s(t)的小波变换表示为：其中，A为信号幅度，a是伸缩因子，b是平移因子，是信号相位，为信号频率，ξ为小波基载频，表示对g做傅里叶变换，ε(b,ξ)是信号小波变换产生的校正项；当时，小波变换的模|W_S(b,a)取得极大值，取得极大值的点(b,ξ(b))称为小波脊点，所有时刻小波模极大值构成的点的连线称为小波脊线，小波脊线反映了信号的瞬时频率特征；步骤7：利用连续小波分析，画出PSK信号的小波基线图，BPSK信号的小波脊线图呈现三阶阶梯状分布，QPSK信号的小波脊线图呈现五阶阶梯阶状分布，利用BPSK信号和QPSK信号的小波脊线图对PSK信号完成分类。