基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法、无线通信系统技术方案

本发明专利技术属于无线通信网络技术领域，公开了一种基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法、无线通信系统，通过最小化接收信号的四阶累积量模值(|C42|)来实现WFRFT调制阶数的识别，并利用Parabola方法实现WFRFT阶数的优化搜索，进而合理选择|C42|判决门限来实现对传统ASK、PSK、QAM基带信号的初步识别；进一步，通过对接收信号的四阶、八阶累积量计算，利用二元门限判决方法，确定最终的基带星座大小来实现WFRFT信号的精确识别。利用本发明专利技术，能够在较低信噪比条件下，实现WFRFT信号的调制识别，最终实现非协作通信条件下的信号正确解调，可以运用于WFRFT系统中的信号检测、识别中。

【技术实现步骤摘要】
基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法、无线通信系统
本专利技术属于无线通信网络
，尤其涉及一种基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法、无线通信系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：无线通信信号的调制识别在通信电子对抗、信号识别、分选、管理等领域都有关极其重要的地位。而作为一种新型时频分析工具，加权类分数阶傅里叶变换(WFRFT)能够使得基带信号星座呈现出丰富的旋转、发散特性，有助于提升系统的抗干扰、抗截获性能。通过合理设定调制阶数，WFRFT可与MC、SC实现良好兼容，作为一种单\多载波的融合机制，WFRFT越来越受到研究人员的重视。考虑到非协作通信场景中，接收端信号的调制识别对于正确识别发送信号、进而还原出原始发送信息至关重要，因而对WFRFT信号的调制识别也成为WFRFT系统研究的一个重要方面。而目前已有研究主要从单一特定的单载波或者多载波调制识别展开，如常见的高阶累积量(HOC)、星座聚类、瞬时特征提取识别方法，它们的分析与建模依据均建立在原有通信系统是单一载波形式的基础上，而WFRFT系统具有单\多载波的融合特性，这些已有常规的调制识别方法不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法包括：发射端选择WFRFT调制阶数；实现接收端四阶累积量计算；建立四阶累积量的简化优化模型；采用Parabola搜索算法进行最优WFRFT调制阶数的优化搜索；搭建判决树，通过计算接收信号的四阶、八阶累积量取值实现WFRFT信号的调制识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法包括：发射端选择WFRFT调制阶数；实现接收端四阶累积量计算；建立四阶累积量的简化优化模型；采用Parabola搜索算法进行最优WFRFT调制阶数的优化搜索；搭建判决树，通过计算接收信号的四阶、八阶累积量取值实现WFRFT信号的调制识别。2.如权利要求1所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法具体包括：步骤一，发射端合法选择WFRFT调制阶数αt；步骤二，经过预定义WFRFT调制阶数αr，初步实现接收端四阶累积量C42计算；步骤三，结合傅里叶变换信号具有类高斯特性，其高阶累积量近似为0，进而建立四阶累积量C42的简化优化模型；步骤四，结合简化优化模型，采用Parabola搜索算法最优WFRFT调制阶数αr的优化搜索；步骤五，合理设计二元门限值，并相应搭建判决树，通过计算接收信号的四阶、八阶累积量C42、C80取值实现WFRFT信号的调制识别。3.如权利要求2所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述WFRFT信号的基本形式为：4.如权利要求2所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，计算四阶累积量C42表达式；经过高斯信道之后，令Δα＝αr+αt，接收端信号表示为：接收信号r，其C42计算如下：高斯噪声的高...

【专利技术属性】
技术研发人员：达新宇，梁源，胡航，翟东，徐瑞阳，倪磊，王浩波，潘钰，
申请(专利权)人：达新宇，
类型：发明
国别省市：陕西,61