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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106487730A(43)申请公布日2017.03.08(21)申请号201610910973.8(22)申请日2016.10.19(71)申请人北京邮电大学地址100876北京市海淀区西土城路10号(72)发明人冯志勇王璐黄赛张轶凡王雪安鲍大志(74)专利代理机构北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙)11413代理人马敬项京(51)Int.Cl.H04L27/00(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称一种盲信号调制识别的方法及装置(57)摘要本发明实施例提供了一种盲信号调制识别的方法及装置,其中,该方法包括:获取多个接收信号,生成接收信号矩阵;对接收信号矩阵进行独立成分分析,得到分离矩阵;通过分离矩阵对多个接收信号进行盲信号分离,得到分离后的独立的源信号的多个估计信号;计算并根据多个估计信号的高阶累积量,得到多个估计信号中每个估计信号的特征值;比较每个估计信号的特征值与预设特征值,得到使每个估计信号的特征值与预设特征值的差值为最小值时对应的第一预设特征值,在预设调制方式与特征值关系库中查找与第一预设特征值对应的调制方式,确定每个估计信号的调制方式。通过本发明实施例能够实现对盲信号中的所有信号的调制方式的识别,防止信号丢失。CN106487730ACN106487730A权利要求书1/3页1.一种盲信号调制识别的方法,其特征在于,包括:获取多个接收信号,生成接收信号矩阵;对所述接收信号矩阵进行独立成分分析,得到分离矩阵;通过所述分离矩阵对所述多个接收信号进行盲信号分离,得到分离后的独立的源信号的多个估计信号;计算并根据所述多个估计信号的高阶累积量,得到所述多个估计信号中每个估计信号的特征值;比较所述每个估计信号的特征值与预设特征值,得到使所述每个估计信号的特征值与所述预设特征值的差值为最小值时对应的第一预设特征值,在预设调制方式与特征值关系库中查找与所述第一预设特征值对应的调制方式,确定所述每个估计信号的调制方式。2.根据权利要求1所述的盲信号调制识别的方法,其特征在于,所述对所述接收信号矩阵进行独立成分分析,得到分离矩阵,包括:根据所述接收信号矩阵,计算所述接收信号矩阵的协方差矩阵;对所述协方差矩阵进行特征值分解,得到所述协方差矩阵的特征值和特征向量;根据所述协方差矩阵的特征值和特征向量,得到所述接收信号的白化矩阵;通过所述白化矩阵对所述接收信号矩阵进行白化处理,得到白化处理后的接收信号矩阵;通过快速独立成分分析FastICA对所述白化处理后的接收信号矩阵进行迭代计算,得到分离矩阵。3.根据权利要求1所述的盲信号调制识别的方法,其特征在于,所述计算并根据所述多个估计信号的高阶累积量,得到所述多个估计信号中每个估计信号的特征值,包括:计算所述多个估计信号中每个估计信号的四阶累积量和六阶累积量,并通过公式:计算所述多个估计信号中每个估计信号的特征值;其中,yi为所述多个估计信号中的第i个估计信号,γi为第i个估计信号的特征值,C42为第i个估计信号的四阶累积量,C63为第i个估计信号的六阶累积量,所述i为大于或等于1的自然数。4.根据权利要求1所述的盲信号调制识别的方法,其特征在于,所述比较所述每个估计信号的特征值与预设特征值,得到使所述每个估计信号的特征值与所述预设特征值的差值为最小值时对应的第一预设特征值,在预设调制方式与特征值关系库中查找与所述第一预设特征值对应的调制方式,确定所述每个估计信号的调制方式,包括:通过公式:γq=arg(min|γi-γq|)比较所述每个估计信号的特征值与预设特征值,得到使所述每个估计信号的特征值与所述预设特征值的差值为最小值时对应的第一预设特征值,在预设调制方式与特征值关系库中查找与所述第一预设特征值对应的调制方式,确定所述每个估计信号的调制方式;2CN106487730A权利要求书2/3页其中,γi为第i个估计信号的特征值,γq为第q种调制方式对应的预设特征值,所述调制方式与所述预设特征值一一对应,所述i,所述q为大于或等于1的自然数。5.根据权利要求1所述的盲信号调制识别的方法,其特征在于,在所述通过所述分离矩阵对所述多个接收信号进行盲信号分离,得到分离后的独立的源信号的多个估计信号之后,所述的盲信号调制识别的方法还包括:通过公式:评价分离矩阵进行盲信号分离的效果;其中,所述PI为所述分离矩阵的评价系数,所述gnm为G矩阵的元素,所述G=WH,所述W为所述分离矩阵,所述H为信道矩阵,所述M为所述G矩阵的阶数,所述n为所述gnm在所述G矩阵中的行数,所述m为所述gnm在所述G矩阵中的列数。6.一种盲信号调制识别的装置,其特征在于,包括:第一矩阵生成模块,用于获取多个接收信号,生成