【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信信号解调，尤其涉及一种alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、mimo-ofdm技术是将正交频分复用与mimo技术结合起来的一种高效的解决新场景下性能恶化的方案，成为无线通信领域近年来的研究热点。mimo-ofdm系统中采用的分集编码方案除了空时编码之外，还包括空频编码方案，即利用空间-频率分集。空频分组码(space-frequency block codes,sfbc)与mimo-ofdm的结合可以提高通信的有效性和可靠性，其中空频编码方式的识别是非合作mimo系统深层感知技术的重要内容之一。传统的sfbc识别算法被设计成从高斯噪声环境下的接收信号中提取相关信息。但是高斯噪声不是唯一的情况，比如以alpha稳定分布为模型的非高斯脉冲噪声，这类噪声的概率分布通常是重尾的，不能很好地用高斯分布建模。在非高斯噪声的情况下，由于噪声模型失配，其性能会显著下降。因此对alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别方面的研究有重要意义。
2、对sfbc编码识别方法相关的研究相对较少：marey等人扩展了检测两根接收天线信号特定时滞互相关函数峰值的方法，利用sfbc-ofdm空域冗余实现al信号与sm信号的识别(marey m,dobre o a.automatic identification of space-frequency block codingfor ofdm systems[j].ieee transactions on w
3、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
4、(1)现有空频分组编码方式识别方法是在已知分集编码大类的前提下进行的类内识别，在非合作通信中面临功能受限，无法进行后续类内识别；
5、(2)现有空频分组编码方式识别方法的研究，集中于高斯噪声环境假设下。对于更符合实际环境的非高斯alpha稳定分布噪声，其识别性能会显著下降；
6、解决以上问题及缺陷的难度为：在非合作通信中面临功能受限，需要先确认信号是否采用的是空频编码，才可以进行后续类内识别；其次在非高斯噪声干扰下，会削弱传统识别方法的识别性能，因此，类间识别的重要性，适用于alpha稳定分布噪声环境下的区分特征以及分类器模型的构造是alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别方法的技术难点。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提出了一种alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别方法、系统、设备及介质，基于分数低阶时滞相关的空时频编码类间识别，实现对未知信号的类间识别，用于确认是否使用了空频编码；本专利技术提取了接收信号的循环相关熵谱特征图，结合深度森林网络，将编码识别问题转换为图像识别；本专利技术可以有效实现alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别，解决了传统方法在非合作通信中功能受限的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm系统中空频编码方式识别方法，具体包括以下步骤：
4、步骤一，对接收天线的接收信号进行基于分数低阶时滞相关的空时频编码类间识别；
5、步骤二，对于步骤一识别为空频编码的不同接收天线的接收信号，计算接收信号的循环相关熵，提取接收信号的循环相关熵谱特征图；
6、步骤三，将步骤二提取到的循环相关熵谱特征图输入训练好的深度森林网络对空频编码方式进行识别。
7、所述步骤一的具体过程为：
8、1.1)将第i个接收天线接收的信号样本表示为：
9、
10、其中，hfi(j)表示发射天线与接收天线间的信道参数，lh表示传播路径数目，wi(n)为非高斯alpha稳定分布噪声；
11、1.2)针对非高斯alpha稳定分布噪声对信号的影响，对接收信号做分数低阶化处理，抑制非高斯噪声对有用信号的影响，计算不同接收天线下的分数低阶时滞相关：
12、
13、其中，z<p>＝|z|p-1z*,z∈c,k是编码方式的块长度，τ代表不同时滞,nk表示ofdm长度，y(·)表示不同接收天线的接收信号；
14、在时滞相关函数中，寻找峰值，并提取峰值对应的时滞值作为峰本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM系统中空频编码方式识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述Alpha稳定分布下MIMO-OFDM空频编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤一的具体过程为：
3.如权利要求1所述Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤二中，提取接收信号的循环相关熵谱特征图的具体过程为：
4.如权利要求1所述Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤三中将提取到的特征图输入训练好的深度森林网络对空频编码方式进行识别的具体过程为：
5.一种实施如权利要求1～4任意一项所述Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别系统，其特征在于，所述Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别系统包括：
6.一种实施如权利要求1～4任意一项所述Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算
7.一种接收用户输入程序的存储介质，其特征在于，所述存储介质存储的计算机程序被处理器执行时能够基于权利要求1～4任意一项所述Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别方法，进行Alpha稳定分布噪声下MIMO-OFDM空频编码方式识别。
...【技术特征摘要】
1.一种alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm系统中空频编码方式识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述alpha稳定分布下mimo-ofdm空频编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤一的具体过程为：
3.如权利要求1所述alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤二中，提取接收信号的循环相关熵谱特征图的具体过程为：
4.如权利要求1所述alpha稳定分布噪声下mimo-ofdm空频编码方式识别方法，其特征在于，所述步骤三中将提取到的特征图输入训练好的深度森林网络对空频编码方式进行识别的具体过程为：
5.一种实施如权利要求1～4任意一项所述alpha稳定分布噪声下mimo...
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