[发明专利]一种基于分数阶小波变换的无人机图传信号与遥控信号识别方法

摘要

本发明公开了一种基于分数阶小波变换的无人机图传信号与遥控信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）接收信号、并分离信号后功率归一化；2）分数阶小波变换；3）中值滤波得到信号求包络方差；4）门限选择；5）信号识别。这种方法在复杂电磁环境下能及时发现并识别通信干扰源，以维护无线通信秩序、保障公众活动及公众安全，并提供理论支持和技术指导。

主权项

1.一种基于分数阶小波变换的无人机图传信号与遥控信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)接收信号、并分离信号后功率归一化：首先采用宽带接收机接收空中无线电信号，并对接收下来的混合信号进行去噪后采用最小方差无畸变响应即MVDR波束形成器对混合信号进行分离，使其变成单信号，对单信号进行功率归一化：其中s为分离后的单信号，为进行功率归一化后的信号，将信号固定带宽内的能量单位化为1；2)分数阶小波变换：对步骤1)归一化后的信号进行不同阶次的分数阶小波变换得到信号包络||FRWT_MP||，步进选择分数阶小波变换即FRWT的变换阶数p，p从0到1变换，每隔0.1取值，当p＝0时，FRWT就退化成小波变换即WT；当p＝1时，FRWT是双频变换，即FRFT和WT的结合；当p介于0到1之间则是分数域的变换，除此之外，还寻找各个信号的最优p值，做各个信号最优p值的分数阶小波变换，采用将小波变换和分数阶傅里叶变换相融合的分数阶小波变换，定义为：其中，f(t)为输入信号，K_p(t,u)为分数阶傅里叶变换核函数，可表示为：p为分数阶因子，分数阶傅立叶变换可看作傅立叶变换在时频平面上旋转一个角度而是小波变换的母小波函数，且仿真采用的小波基函数是haar小波基，分解层数为2层；3)中值滤波得到信号求包络方差：对步骤2)得到的||FRWT_MP||进行中值滤波，中值滤波器的窗口长度取10，接着对滤波后的信号求包络方差得到VAR(||FRWT_MP||)，WIFi信号得到的包络方差记为VAR(||FRWT_{MP_WiFi}||)，以此类推，图传信号的包络方差记为VAR(||FRWT_{MP_TUCH}||)，遥控信号的包络方差记为VAR(||FRWT_{MP_TH}||)，单载波信号的包络方差记为VAR(||FRWT_{MP_SC}||)；4)门限选择：通过步骤3)得到可以识别出无人机图传信号和遥控信号的特征值，接下来进行门限选择，最后进行判决与分类，从而识别出信号，设置判决门限为：5)信号识别：判决分类为：若VAR(||FRWT_MP||)＞th1，VAR(||FRWT_MP||)为遥控信号特征值；若VAR(||FRWT_MP||)<th3，VAR(||FRWT_MP||)为单载波信号特征值；若th2<VAR(||FRWT_MP||)＜th1，VAR(||FRWT_MP||)为图传信号特征值；若th3<VAR(||FRWT_MP||)＜th2，VAR(||FRWT_MP||)为WiFi信号特征值。