[发明专利]一种Alpha稳定分布噪声下数字调制信号识别方法

摘要

本发明公开了一种Alpha稳定分布噪声下数字调制信号的识别方法，其步骤为：对接收到的信号先经过采样然后通过希尔伯特变换进行信号的复包络的恢复；计算信号的基于广义分数低阶傅里叶变换的归一化瞬时频率谱密度的最大值；采用分类器1并设置信号集的判决门限δ1和δ2；计算信号的分数低阶协方差谱的最大值；采用分类器2并设置信号集的判决门限δ3；计算各个信号的正确识别率。在Alpha稳定分布噪声下，本发明不仅性能明显优于现有方法并且具有较高的识别率和良好的稳健性。

主权项

1.一种Alpha稳定分布噪声下数字调制信号的识别方法，所述方法包括以下步骤：（1）对接收到的信号y(t)进行采样得到y[n]，通过希尔伯特变换进行信号的复包络恢复；（2）计算信号的基于广义分数低阶傅里叶变换的归一化瞬时频率谱密度的最大值即特征量r₁：r₁＝max|GFRFT[f_cn(i),p]|²式中fcn(i)=fn(i)Rs,]]>其中f_n(i)＝f(i)-m_f,mf=1NΣi=1Nf(i),]]>R_s为信号码元速率；p为分数阶傅里叶变换的阶数；（3）采用分类器1，设置信号集的判决门限为：δlim=max(γY1)+min(γY2)2]]>其中δ_lim为区分相邻信号或信号集Y₁，Y₂的门限值，max(r_Y1)为Y1的特征值的最大值，min(r_Y2)为Y2的特征值的最小值；通过门限δ₁和δ₂将信号集合{2FSK、MSK、QPSK、16QAM}分为{2FSK}、{MSK}和{16QAM、QPSK}三类；（4）求16QAM、QPSK信号的分数低阶协方差谱的最大值作为特征量r₂：并将特征量r₂作为分类器2输入的特征参数；（5）采用分类器2，判决门限设置为：δlim=max(γY1)+min(γY2)2]]>其中δ_lim为区分相邻信号或信号集Y₁，Y₂的门限值，为Y₁的特征值的最大值，为Y₂的特征值的最小值；通过判决门限δ₃可将16QAM信号和QPSK信号识别出来。（6）计算各个信号的正确识别率。