一种基于信号特征分析的频谱监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信号特征分析的频谱监测方法，包括如下步骤：S10，对接收到的信号进行预处理，获得处理后的信号；S20，对处理后的信号提取信号特征参数，并根据特征阈值进行分类识别，确定信号的调制类型；S30，对不同分类的信号采用对应的调制器进行解调，实现了能够获得准确度较高的信号的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线电管理
，尤其涉及一种基于信号特征分析的频谱监测方 法。
技术介绍
由于无线电通信的迅猛发展，电磁信号充斥广大空间，由于电磁信号的越来越复 杂，无线电机构对无线电磁频谱的监测难度越来越大，原来简单的频谱监测ITU参数测量， 所截获的信号往往不确定、不完整、模糊、多变和虚假。 因此，现有的无线电监测无法获得准确度较高的信号。
技术实现思路
本专利技术实施例通过提供，解决了现有技术 中无线电监测无法获得准确度较高的信号，进而实现了能够获得准确度较高的信号的技术 效果。 本专利技术实施例提供了，包括如下步骤： S10,对接收到的信号进行预处理，获得处理后的信号； S20,对处理后的信号提取信号特征参数，并根据特征阈值进行分类识别，确定信 号的调制类型； S30,对不同分类的信号采用对应的调制器进行解调。 进一步地，S10具体包括： 对接收到的信号进行数字下变频处理； 对数字下变频处理后的信号进行基带滤波处理； 对基带滤波处理后的信号进行载波频率估计和符号速率估计。 进一步地，S20具体包括： 对处理后的信号提取瞬时特征、谱特征、星座聚类点特征，获取各特征的特征参 数； 根据特征参数的特征阈值对信号进行分类识别。 进一步地，瞬时特征的特征参数包括：零中心归一化谱密度最大值，瞬时幅度四阶 矩，零中心归一化瞬时频率标准偏差，零中心归一化瞬时幅度标准偏差； 谱特征的特征参数包括：Μ次谱谱峰数，相位谱谱峰数，能量偏差以及单频分量检 测值； 星座聚类点特征的特征参数为星座聚类点数。 进一步地，S30具体为： 根据不同分类的信号，根据信号调制类型，载波频率，符号速率采用对应的调制器 进行解调。 本专利技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点： 1、由于采用对接收到的信号进行预处理，获得处理后的信号，然后对处理后的信 号提取信号特征参数，并根据特征阈值进行分类识别，确定信号的调制类型，最后，对不同 分类的信号采用对应的调制器进行解调，根据从处理后的信号中提取到的特征参数，判断 与特征阈值的关系，从而确定该信号的调制类型，再根据对应的调制器进行解调，最终识别 到不同种类的信号，解决了现有技术中无线电监测无法获得准确度较高的信号，进而实现 了能够获得准确度较高的信号的技术效果。 2、由于首先对信号进行预处理，从而减轻或者削弱噪声的影响，再提取特征参数， 可以增强这些分类特征的抗干扰能力。 【附图说明】 图1为本专利技术实施例中基于信号特征分析的频谱监测方法的流程示意图； 图2为本专利技术实施例中对信号进行预处理的流程示意图； 图3为本专利技术实施例中信号特征参数的分类示意图； 图4a、图4b为本专利技术实施例中识别出多种信号的流程示意图； 图5a、图5b、图5c、图5d为本专利技术实施例中8PSK信号的解调还原的解调效果图。 【具体实施方式】 本专利技术实施例通过提供，解决了现有技术 中无线电监测无法获得准确度较高的信号，进而实现了能够获得准确度较高的信号的技术 效果。 为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上 述技术方案进行详细的说明。 本专利技术提供的，如图1所示：包括如下步 骤： S10,对接收到的信号进行预处理，获得处理后的信号；S20,对处理后的信号提取 信号特征参数，并根据特征阈值进行分类识别，确定信号的调制类型；S30,对不同分类的信 号采用对应的调制器进行解调。 在具体的实施方式中，如图2所示，S10具体包括：S101，对接收到的信号进行数字 下变频处理；S102,对数字下变频处理后的信号进行基带滤波处理；S103,对基带滤波处理 后的信号进行载波频率估计和符号速率估计。 具体地，在S103中，对基带滤波处理后的信号进行分段处理，计算每段信号的功 率谱，并对功率谱进行平滑处理，利用频率居中算法估计信号的载频频率；以及对基带滤波 处理后的信号进行平方处理，计算其二次方谱，检测二次方谱的基带谱线结构，利用符号速 率的谱线结构特性估计信号的符号速率。 上述是对接收到的信号进行预处理的过程，在进行预处理之后，能够获得信号的 载频估计和信号的符号速率估计，接着执行S20,对处理后的信号提取信号特征参数，并根 据特征阈值进行分类识别，确定信号的调制类型。具体地，该S20具体包括：对处理后的信 号提取瞬时特征、谱特征、星座聚类点特征，获取各特征的特征参数；根据特征参数的特征 阈值对信号进行分类识别。 下面通过具体的基于信号特征分析的过程，从而区分不同种类的信号进行详细描 述。 现提供如下信号的模式识别过程，其中，信号类型包括：2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、 BPSK、QPSK、OQPSK、UQPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM、128QAM。 在无线电监测端接收到信号并进行预处理之后，进行信号特征参数的提取，这里 的信号特征参数包括瞬时特征，谱特征，以及星座聚类点特征。如图3所示为各特征的特征 参数分类。 其中，瞬时特征的特征参数包括零中心归一化谱密度最大值Rmax，瞬时幅度四阶矩 //.」，零中心归一化瞬时频率标准偏差〇 af，零中心归一化幅度标准偏差〇aa。 瞬时幅度四阶矩公式表示为： 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信号特征分析的频谱监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S10，对接收到的信号进行预处理，获得处理后的信号；S20，对处理后的信号提取信号特征参数，并根据特征阈值进行分类识别，确定信号的调制类型；S30，对不同分类的信号采用对应的调制器进行解调。

【技术特征摘要】
1. 一种基于信号特征分析的频谱监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S10,对接收到的信号进行预处理，获得处理后的信号； S20,对处理后的信号提取信号特征参数，并根据特征阈值进行分类识别，确定信号的 调制类型； S30,对不同分类的信号采用对应的调制器进行解调。2. 根据权利要求1所述的基于信号特征分析的频谱监测方法，其特征在于，S10具体包 括： 对接收到的信号进行数字下变频处理； 对数字下变频处理后的信号进行基带滤波处理； 对基带滤波处理后的信号进行载波频率估计和符号速率估计。3. 根据权利要求2所述的基带信号特征分析的频谱监测方法，其特征在于，所述对基 带滤波处理后的信号进行载波频率估计和符号速率估计具体为： 对基带滤波处理后的信号进行分段处理，计算每段信号的功率谱，并对功率谱进行平 滑处理，利用频率居中算法估计信号的载频频率；以及 对基带滤波处理后的信号进行平方处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张灵珠，
申请(专利权)人：成都中星世通电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51