一种融合认知强化压缩感知与人工神经网络的扩频信号检测方法技术

本发明专利技术属于扩频通信信号检测领域。扩频通信信号的检测是现代军用与民用电子对抗的重要组成部分。现代扩频技术的超带宽、超高频，为基于传统奈奎斯特采样的检测技术带来负担。同时现有扩频信号检测算法的自适应与在线处理能力方面仍存在不足。为突破上述瓶颈，融合认知强化压缩感知与人工神经网络思想，本发明专利技术公开一种扩频通信信号的自适应压缩检测方法。一方面，认知强化压缩感知的思想能够降低信号采样率与处理复杂度；另一方面，人工神经网络能够增强算法的信号特征提取能力和在线处理能力。基于以上两点，本发明专利技术能够在缺乏信号先验知识的条件下，以较低的信号采样率，在线、自适应且准确地检测扩频通信信号。应且准确地检测扩频通信信号。应且准确地检测扩频通信信号。

【技术实现步骤摘要】
一种融合认知强化压缩感知与人工神经网络的扩频信号检测方法


[0001]本专利技术属于扩频通信信号检测领域，具体为一种融合人工神经网络与认知强化压缩感知的自适应扩频通信信号检测方法。涉及人工神经网络、自适应压缩感知、信号检测、信号后验概率分析、扩频技术。

技术介绍

[0002]扩频通信具有很强的抗人为干扰、抗窄带干扰、抗多径干扰的能力，首先在军用通信系统中得到了应用。近年来，扩频通信技术的理论和应用发展非常迅速，并被广泛地应用于军事通信和民用通信的各个领域，从而推动了通信事业的迅速发展。目前，扩频通信信号的拦截已经成为决定战争胜败的关键，其中扩频信号的检测是后续信号参数估计以及信号恢复的前提条件。
[0003]跳频、直接序列扩频与跳时是最常用的扩频技术，其中跳时是信号在传输时间上的跳变选取，从而实现信号频域的扩展，跳时需要与跳频或直接序列扩频同时使用。跳频信号采用载波频率跳变的方式，使信号载波在一个很宽的频带内，按照一定的伪随机序列快速切换，从而实现信号频域的扩展。直接序列扩频信号采用伪随机序列调制的方式，将信号扩展至远宽于基带的频带上。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.融合认知强化压缩感知与深度学习的扩频通信信号的非合作检测方法，其特征在于：(1)接收到的信道输入首先由带通滤波器进行预处理，预处理后的结果乘以压缩测量矩阵中初始化的压缩感知内核(本发明压缩感知矩阵中的非零子块)，得到初始测量数据；(2)根据已有的某段测量数据向量和信号参数分布的先验概率，更新参数分布的后验概率；(3)将后验概率导入预先训练好的人工神经网络，将所输出系数整理成压缩感知测量内核的形式，为了使每次压缩测量所得到数据的能量具有可比性，可将每行1
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2模单位化，得到下一次压缩测量所需要的压缩感知测量内核；(4)将最新接受到的信道输入由带通滤波器进行预处理，预处理后的结果乘以刚刚设计出的测量内核，得到新的部分测量数据；(5)停止或重复若干次上述(1)到(5)中的步骤，得到最终的压缩感知测量数据向量；(6)根据上述所获得的测量数据向量，计算测量数据能...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘锋，张爽，黄渝昂，孟学冬，
申请(专利权)人：南开大学，
类型：发明
国别省市：