面向MQAM调制信号的图域信号识别方法技术

本发明专利技术公开了一种面向MQAM调制信号的图域信号识别方法，首先收集MQAM调制信号样本，然后根据将要进行识别的MQAM调制方式的最大阶数构建网格模型，然后基于网格模型分别对每个MQAM调制信号样本进行图域映射得到无向加权图，并根据无向加权图得到对应的邻接矩阵，对每个MQAM调制方式对应的邻接矩阵进行平均，基于特征值分析提取出每个MQAM调制方式的特征向量，然后采用相同方法获取待识别MQAM调制信号的特征向量，通过计算特征向量相似度识别得到调制方式。本发明专利技术基于图域映射提取出MQAM调制信号的特征，可以实现稳定、有效的MQAM调制信号的类内识别。

【技术实现步骤摘要】
面向MQAM调制信号的图域信号识别方法
本专利技术属于信号处理
，更为具体地讲，涉及一种面向MQAM调制信号的图域信号识别方法。
技术介绍
自动调制分类(AutomaticModulationClassification，AMC)可以在很少或没有先验知识的情况下识别接收信号的调制类型，是信号检测和解调之间必不可少的复杂的运算，并广泛应用于军事和民用通信领域，例如认知无线电、自适应调制与编码、频谱监测以及现代信息化战争。而在这些领域中，正交幅度调制(QuadratureAmplitudeModulation，QAM)由于其较高的频谱利用率而被广泛使用，其中又以多进制正交幅度调制(MultipleQuadratureAmplitudeModulation，MQAM)为代表。典型的MQAM信号自动调制识别方法通常可分为两类：(i)基于似然的(Likelihood-basedinfluence，LB)决策理论方法和(ii)基于特征的(feature-based，FB)模式识别(patternrecognition，PR)方法。使用LB方法对不同阶的MQAM信号进行识别虽能得到最优解，但却无法得出封闭解，且LB方法运算复杂度及误判率都偏高，因此LB方法并不适合；由于FB方法拥有优异性能和较高的效率，因此经常运用此方法鉴定MQAM信号的调制类型。典型的FB方法是利用累积量和矩的高阶统计量(HOS)，利用不同阶数MQAM信号高阶统计量的差异可以提升识别精准度，然而，MQAM(尤其是高阶QAM)调制信号的高阶统计量计算复杂度非常高。另一种判定方法是使用星座图，将信号分为I/Q分路，结合聚类、神经网络及深度学习等方法进行特征提取提取及识别，虽然这些基于星座图的方法能够达到较为满意的效果，但是却同时需要精确的载波恢复、精确的定时以及高信噪比等条件，而这在实际应用中难以达到。近年来又提出一种新的基于图域的自动调制分类(AMCG)方法，第一次将AMC变换到图形域，并且已经实现了比现有LB和PR方法更优的性能。该方法通过对接收信号的二阶循环谱进行处理从而产生图并提取相应的邻接矩阵的特征。然而，MQAM和MPSK信号的二阶循环谱在理论上是相同的，因此该方法对于MQAM信号的识别是无效的。而且随着调制阶数的增加，利用以上方法产生的不同阶MQAM调制信号的特征变得难以区分，导致MQAM信号的识别成为难题。因此迫切需要找到一种有效识别MQAM信号且鲁棒性好的AMC方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种面向MQAM调制信号的图域信号识别方法，实现稳定、有效的MQAM调制信号的类内识别。为实现上述专利技术目的，本专利技术面向MQAM调制信号的图域信号识别方法包括以下步骤：S1：根据需要确定将要进行识别的MQAM调制方式，记MQAM调制方式数量为K，为每个MQAM调制方式获取Ck个MQAM调制信号样本，Ck≥1，从而得到MQAM调制信号样本集；S2：在星座图第一象限中建立一个以原点为左下角、由D×D个边长为2的均匀网格构成的网格模型，D的大小由下式计算：其中，Mk为第k个MQAM调制方式的阶数，max(·)表示取最大值函数，表示上取整函数；S3：基于步骤S2构建的网格模型分别对每个MQAM调制信号样本进行图域映射得到无向加权图，并根据无向加权图得到对应的邻接矩阵，具体方法如下；S3.1：令网格模型中每一个独立网格对应无向加权图的一个顶点，对所有顶点顺序进行编号，得到顶点集对MQAM调制信号进行码元恢复，得到码元序列N表示码元序列长度；将每个码元映射到星座图的第一象限，映射关系如下：其中，ZI(n)、ZQ(n)分别表示码元的I轴、Q轴分量，表示码元的实部和虚部，abs{·}表示取绝对值函数，n＝1,2,...,N；得到码元对应的星座点Z(n)＝ZI(n)+jZQ(n)，记折叠后的码元序列为将每个码元Z(n)映射到网格模型中，得到对应的顶点v(n)；S3.2：对于码元序列中的相邻两个码元Z(n′)和Z(n′+1)，n′＝1,2,...,N-1，在对应两个顶点v(n′)和v(n′+1)之间建立边en′，如果v(n′)＝v(n′+1)，则在该顶点建立一个自环，从而得到边集合S3.3：对于步骤S3.1和步骤S3.2得到的无向加权图生成对应的邻接矩阵邻接矩阵中元素aij表示顶点i和顶点j之间边的重数，i,j＝1,2,…,D2；S4：计算每个MQAM调制方式对应的平均邻接矩阵平均邻接矩阵中元素其中表示第k个QAM调制方式中第c个MQAM调制信号样本的邻接矩阵中的元素；S5：分别提取每个MQAM调制方式的特征向量Wk，k＝1,2,…,K，特征向量提取包括以下步骤：S5.1：根据特征方程求解得到邻接矩阵的特征值集合以及对应的特征向量集合为邻接矩阵的秩，I为D2×D2的单位矩阵；S5.2：从Rk个特征值中筛选出最大特征值记最大特征值的代数重数为Qk，记最大特征值对应的特征向量集合为：其中，表示最大特征值对应的第q个特征向量，q＝1,2,...,Qk；S5.3：计算得到MQAM调制方式的特征向量S6：对于待识别MQAM调制信号，采用步骤S3中的相同方法进行图域映射得到无向加权图，并根据无向加权图得到对应的邻接矩阵然后采用步骤S5中的相同方法提取得到其特征向量Wtest；S7：计算待识别MQAM调制信号的特征向量Wtest与K个MQAM调制信号样本的特征向量Wk之间的相似度，选取相似度最小的特征向量Wk对应的MQAM调制方式作为识别结果。本专利技术面向MQAM调制信号的图域信号识别方法，首先收集MQAM调制信号样本，然后根据将要进行识别的MQAM调制方式的最大阶数构建网格模型，然后基于网格模型分别对每个MQAM调制信号样本进行图域映射得到无向加权图，并根据无向加权图得到对应的邻接矩阵，对每个MQAM调制方式对应的邻接矩阵进行平均，基于特征值分析提取出每个MQAM调制方式的特征向量，然后采用相同方法获取待识别MQAM调制信号的特征向量，通过计算特征向量相似度识别得到调制方式。本专利技术基于图域映射提取出MQAM调制信号的特征，可以实现稳定、有效的MQAM调制信号的类内识别。附图说明图1是本专利技术面向MQAM调制信号的图域信号识别方法的具体实施方式流程图；图2是本专利技术中图域映射的流程图；图3是本专利技术图域映射中顶点映射示例图；图4是本专利技术图域映射中边映射示例图；图5是本专利技术中特征向量提取的流程图；图6是本专利技术和对比方法对不同信噪比的4QAM信号的正确识别率对比图；图7是本专利技术和对比方法对不同信噪比的8QAM信号的正确识别率对比图；图8是本专利技术和对比方法对不同信噪比的16QAM信号的正确识别率对比图；图9是本专利技术和对比方法对不同信噪比的32QAM信号的正确识别率对比图；图10是本专利技术和对比方法对不同信噪比的64QAM信号的正确识别率对比图；图11是本专利技术和对比方法对不同信噪比的128QAM信号的正确识别率对比图；图12是本专利技术和对比方法对不同信噪比的256QAM信号的正确识别率对比图；图13是本专利技术和对比方法对不同信噪比的七种MQAM调制信号的平均正确识别率对比图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向MQAM调制信号的图域信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据需要确定将要进行识别的MQAM调制方式，记MQAM调制方式数量为K，为每个MQAM调制方式获取Ck个MQAM调制信号样本，Ck≥1，从而得到MQAM调制信号样本集；S2：在星座图第一象限中建立一个以原点为左下角、由D×D个边长为2的均匀网格构成的网格模型，D的大小由下式计算：

【技术特征摘要】
1.一种面向MQAM调制信号的图域信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据需要确定将要进行识别的MQAM调制方式，记MQAM调制方式数量为K，为每个MQAM调制方式获取Ck个MQAM调制信号样本，Ck≥1，从而得到MQAM调制信号样本集；S2：在星座图第一象限中建立一个以原点为左下角、由D×D个边长为2的均匀网格构成的网格模型，D的大小由下式计算：其中，Mk为第k个MQAM调制方式的阶数，max(·)表示取最大值函数，表示上取整函数；S3：基于步骤S2构建的网络模型分别对每个MQAM调制信号样本进行图域映射得到无向加权图，并根据无向加权图得到对应的邻接矩阵，具体方法如下；S3.1：令网格模型中每一个独立网格对应无向加权图的一个顶点，对所有顶点顺序进行编号，得到顶点集对MQAM调制信号进行码元恢复，得到码元序列N表示码元序列长度；将每个码元映射到星座图的第一象限，映射关系如下：其中，ZI(n)、ZQ(n)分别表示码元的I轴、Q轴分量，表示码元的实部和虚部，abs{·}表示取绝对值函数，n＝1,2,...,N；得到码元对应的星座点Z(n)＝ZI(n)+jZQ(n)，记处理后的码元序列将每个码元Z(n)映射到网格模型中，得到对应的顶点v(n)；S3.2：对于码元序列中的相邻两个码元Z(n′)和Z(n′+1)，n′＝1,2,...,N-1，在对应两个顶点v(n′)和v(n′+1)之间建立边en′，如果v(n′)＝v(n′+...

【专利技术属性】
技术研发人员：阎啸，张国玉，王茜，吴孝纯，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51