[发明专利]一种基于非参数核函数的短时突发通信信号检测方法有效

专利信息
申请号: 201410215812.8 申请日: 2014-05-21
公开(公告)号: CN103957066A 公开(公告)日: 2014-07-30
发明(设计)人: 张浩;甘露;廖红舒;魏平 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04B17/00 分类号: H04B17/00
代理公司: 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 代理人: 李顺德;王睿
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于通信信号盲检测技术领域,尤其涉及一种基于非参数核函数的短时突发通信信号检测。本发明通过高斯核函数来拟合概率密度函数比,采取最小化估计概率密度比与真实概率密度比的误差函数方法,将概率密度比的估计问题转化为一个凸优化问题,从而实现概率密度函数比的精确估计。利用得到的估计概率密度比函数构造Pearson距离得到信号的检测函数曲线,对检测函数曲线采用峰值搜索方法得到突发信号的起始点和终止点。本发明针对突发模式下的通信信号进行检测,能够精确地判断信号的起始点和终止点,为后续的信号处理提供了更多的先验信息,在非协作模式下对于信号的检测提供了更有效的处理手段,特别是突发模式通信通常处于非平稳信道。
搜索关键词: 一种 基于 参数 函数 突发 通信 信号 检测 方法
【主权项】:
一种基于非参数核函数的短时突发通信信号检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、对接收机接收到的模拟信号进行采样,得到信号时间序列y[n],其中,n是不为零的自然数;S2、用滑窗在S1所得y[n]上截取样本,构造样本向量Y(n),所述滑窗长度为k,其中,k≥1,k是自然数;S3、根据样本向量Y(n)构造两个Hankel矩阵,具体如下:<mrow><mfenced open='' close=''><mtable><mtr><mtd><mi>&psi;</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mtable></mtable><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo></mtd><mtd><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>&psi;</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>N</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>N</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>N</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo></mtd><mtd><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mn>2</mn><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow>所述Hankel矩阵中每个列向量Y(t)=[y(t)y(t+1)…y(t+k‑1)]T为一个样本,其中,4k≤N≤6k,t=n;S4、用高斯模型对S3所述两个Hankel矩阵进行估计,得到两个Hankel矩阵的样本的概率密度比其中,l在[1,2,3...,N]中遍历取值,为高斯核函数,σ为高斯宽度,p(Y)为样本矩阵Ψ(n)的概率密度函数,p'(Y)为样本矩阵Ψ(n+N)的概率密度函数,θ=(θ12,...,θN)T为模型参数,上标T表示矩阵转置;S5、最小化真实密度比函数与估计的密度比函数的二阶误差<mrow><mi>J</mi><mrow><mo>(</mo><mi>Y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mo>&Integral;</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>Y</mi><mo>)</mo></mrow><msup><mrow><mo>(</mo><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><mi>Y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>g</mi><mrow><mo>(</mo><mi>Y</mi><mo>;</mo><mi>&theta;</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mi>dY</mi><mo>,</mo></mrow><mrow><munder><mi>min</mi><mrow><mi>&theta;</mi><mo>&Element;</mo><msup><mi>R</mi><mi>N</mi></msup></mrow></munder><mo>[</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><msup><mi>&theta;</mi><mi>T</mi></msup><mover><mi>H</mi><mo>^</mo></mover><mi>&theta;</mi><mo>-</mo><msup><mover><mi>h</mi><mo>^</mo></mover><mi>T</mi></msup><mi>&theta;</mi><mo>+</mo><mfrac><mi>&lambda;</mi><mn>2</mn></mfrac><msup><mi>&theta;</mi><mi>T</mi></msup><mi>&theta;</mi><mo>]</mo><mo>,</mo></mrow>得到凸优化问题的解同时得到密度比函数的估计其中,是为了规范化的目的,参数λ≥0,是一个N维向量,的第l个元素是是一个N×N矩阵,第(l,l')个元素是<mrow><msub><mover><mi>H</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mi>l</mi><mo>,</mo><msup><mi>l</mi><mo>&prime;</mo></msup></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mi>K</mi><mrow><mo>(</mo><msub><msup><mi>Y</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>j</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>Y</mi><mi>l</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>K</mi><mrow><mo>(</mo><msub><msup><mi>Y</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>j</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>Y</mi><msup><mi>l</mi><mo>&prime;</mo></msup></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msup><mi>l</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>&Element;</mo><mo>{</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi><mo>}</mo><mo>,</mo></mrow>Yi,Yj表示Hankel矩阵的不同列向量;S6、根据交叉验证算法得到的最优值,以此求得最优概率密度比函数估计S7、计算样本矩阵Ψ(n)和样本矩阵Ψ(n+N)的概率密度比函数的Pearson距离<mrow><mover><mi>PE</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>=</mo><msub><mover><mi>PE</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>b</mi></msub><mo>+</mo><msub><mover><mi>PE</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>f</mi></msub><mo>,</mo></mrow>其中,<mrow><msub><mover><mi>PE</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>b</mi></msub><mo>=</mo><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>N</mi></mrow></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mover><mi>g</mi><mo>^</mo></mover><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>Y</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mover><mi>g</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mo>(</mo><msub><msup><mi>Y</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac></mrow>是Ψ(n)作为概率密度比的分子,Ψ(n+N)作为概率密度比的分母时,是Ψ(n+N)作为概率密度比的分子,Ψ(n)作为概率密度比的分母时;S8、通过对的峰值搜索得到突发信号的起始点和终止点,其中,是作为短时突发信号的检测函数,具体如下:S81、对标准化后进行峰值搜索,滤除中的毛刺,得到L个最大峰值点,设置峰值滤波器门限为S82、设置峰值间隔门限τ,当S81所述最大峰值点中相邻的点间隔小于τ,即|nm‑nm‑1|<τ,滤除第m个峰值点nm,滤除峰值处理后剩下的峰值点即为突发信号的起始点和终止点,其中,m∈[1,L],30≤τ≤50。
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