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基于级联特征融合与多级分类的调制识别方法
申请人信息
- 申请人:中国人民解放军国防科技大学
- 申请人地址:210007 江苏省南京市秦淮区后标营18号
- 发明人: 中国人民解放军国防科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于级联特征融合与多级分类的调制识别方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202210839009.6 |
| 申请日 | 2022/7/18 |
| 公告号 | CN115348139B |
| 公开日 | 2024/1/5 |
| IPC主分类号 | H04L27/00 |
| 权利人 | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 发明人 | 吴昊; 钱磊; 张江; 杜奕航; 张涛 |
| 地址 | 湖南省长沙市开福区德雅路109号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于级联特征融合与多级分类的调制识别方法，属于调制识别技术领域。所述方法包括：利用监测设备接收零中频和低中频调制信号；从低中频信号提取时频图特征和瞬时幅度谱密度特征；从零中频信号提取高阶累积量和星座图特征；设计三级分类器完成对接收信号的调制识别。本方案结合低中频信号和零中频信号的不同特征，进行多特征联合和多分类器组合，扩展信号的识别范围。
专利主权项内容
1.基于级联特征融合与多级分类的调制识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：接收端接收零中频调制信号和低中频调制信号；S2：利用第一变换获取低中频信号的时频图特征；S3：对零中频信号做定时恢复后，得到星座图特征；S4：根据以上获取的时频图特征和星座图特征，将接收信号送入多级分类器，输出识别结果；所述的多级分类器的识别流程为：S41：获取低中频信号的时频图特征，利用CNN进行分类，如结果为AM、FM、2FSK、4FSK、2ASK，则识别停止，如果为MQAM/MPSK，则分类进行到下一级；S42：计算零中频信号的高阶累积量特征参数f，如果大于0.5.则输出结果BPSK；如果小于0.5，分类继续进行；1S43：计算低中频信号的瞬时幅度谱密度最大值f，如果大于0.15，判为MQAM，反之判为MPSK，分类转入下一级；0S44：如果步骤3的结果为MPSK，提取两个零中频信号的高阶累积量特征参数，送入SVM，可对QPSK、8PSK、16PSK信号进行识别；S45：如果步骤3的结果为MQAM，则需要估计符号速率，进行载波同步与符号同步后，生成聚类星座图输入CNN，可对8QAM、16QAM、32QAM、64QAM进行识别。