空频分组码识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种空频分组码识别方法、装置、计算机设备和存储介质。其中，方法包括：获取多个接收信号样本各自的N×N维互相关时频特征图；将预设数量的N×N维互相关时频特征图作为一组，将每组内的N×N维互相关时频特征图进行叠加后取平均；将经过叠加后取平均得到的N×N维互相关时频特征图进行两两拼接，得到N×2N维互相关时频特征图；基于新得到的N×2N维互相关时频特征图，训练多级残差网络，直至多级残差网络的模型收敛；识别已获取的接收信号的N×2N维互相关时频特征图，并将接收信号的N×2N维互相关时频特征图输入至已经完成训练的多级残差网络，获得接收信号对应的空频分组码类别。解决非时钟同步和低信噪比下的识别问题。

【技术实现步骤摘要】
空频分组码识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及无线通信
，尤其涉及一种基于互相关特征图与多级残差网络的空频分组码识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
MIMO(Multiple-InputMultiple-Output，多进多出)系统是下一代无线通信体统中的关键技术。其中，空时分组码(Space-timeblockcode，简称：STBC)和空频分组码(SpaceFrequencyBlockCode，简称：SFBC)的识别问题受到越来越多的关注，无论是在单载波系统中还是正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，简称：OFDM)，空间编码识别技术的研究越来越多。空间编码与OFDM技术结合的方式有两种，一种是对OFDM信号进行空时分组编码，称之为STBC-OFDM信号，另一种是对STBC信号进行OFDM编码，称之为SFBC-OFDM信号，目前对于SFBC-OFDM识别的算法还较少。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空频分组码识别方法，其特征在于，包括：/n获取多个接收信号样本各自的

【技术特征摘要】
1.一种空频分组码识别方法，其特征在于，包括：
获取多个接收信号样本各自的N×N维互相关时频特征图；
将预设数量的N×N维互相关时频特征图作为一组，将每组内的N×N维互相关时频特征图进行叠加后取平均；
将经过叠加后取平均得到的N×N维互相关时频特征图进行两两拼接，得到N×2N维互相关时频特征图；
基于新得到的所述N×2N维互相关时频特征图，训练多级残差网络，直至所述多级残差网络的模型收敛；
识别已获取的接收信号的N×2N维互相关时频特征图，并将所述接收信号的N×2N维互相关时频特征图输入至已经完成训练的所述多级残差网络，获得所述接收信号对应的空频分组码类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取每个接收信号样本各自的N×N维互相关时频特征图，包括：
获取样本接收端上多根天线之间的一维互相关幅值序列；
将所述一维互相关幅值序列按OFDM块长度N进行划分，每行放置一块大小为1×N维的OFDM块，每N块OFDM块作为一组拼接成N×N维的时频特征图。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在不同时延下，所述新得到的所述N×2N维互相关时频特征图中至少有一组峰值接近图片的中心位置。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于新得到的所述N×2N维互相关时频特征图，训练多级残差网络，包括：
将新得到的所述N×2N维互相关时频特征图输入至多级残差网络，获得接收信号样本的空频分组码预测类别；
根据所述空频分组码预测类别和所述接收信号样本的真实类别，生成损失值；
根据所述损失值和预设的目标函数训练所述多级残差网络。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多级残差网络的输入层维度为N×2N；所述多级残差网络之中每两个二级残差块之间增加一个池化层；所述多级残差网络的输出层为多层全连接。

【专利技术属性】
技术研发人员：闫文君，张聿远，凌青，张立民，刘传辉，朱子强，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学航空作战勤务学院，
类型：发明
国别省市：山东;37