因此其零中心歸一化瞬時幅度為零；而PSK信號由于受信道帶寬的 限制，在相位變化的時刻會產(chǎn)生一定的幅度突變，因而也會包含一定的幅度變化信息。所以 利用該特征參數(shù)可以將FSK信號與其他信號區(qū)分開來。
[0044] (2)零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量的標準差〇 dp:
[0045]
[0046] 其中％是判斷信號是否為非弱信號的判決門限值，低于此判決門限值時瞬時相位 對噪聲非常敏感，ai-般取an(i)的平均值。（：為凡個采樣點中滿Man(i) >&i的個數(shù)， 外(〇是經(jīng)過零中心歸一化后瞬時相位的非線性分量。
[0047] 若按照常規(guī)的方法計算相位序列!《?(0!?，當9(0的值超過[0~2 JT ]時，就會造成 相位的卷疊，這主要是由載波頻率帶來的線性相位分量所造成，因而我們需要對此相位序 列進行去卷疊處理。為此我們在恤(0!?的基礎上附加一個修正序列Ic (i)}，表達式為：
[0049] 其中C(I) = 0,去卷疊后的線性相位序列:州)=?)+明,i = U，...M。定義
[0051] 標準差〇 dp用來判斷信號是否包含有相位調制信息，ASK信號沒有相位信息，因 而其瞬時相位的非線性分量為零；雖然FSK信號瞬時頻率的變化導致瞬時相位的變化，但 是計算得到的瞬時相位的非線性分量為零，因此也不包含相位調制信息，而PSK、QAM、B0C、 CBOC和AltBOC信號則在相位的變化中體現(xiàn)著調制信息。
[0052] (3)零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值的標準差〇 ap:
[0053]
[0054] 〇 @和〇 dp的區(qū)別在于前者是瞬時相位非線性分量絕對值的標準差，而后者是瞬 時相位非線性分量的標準差。該標準差〇 ap參數(shù)表明了信號是否含有絕對相位調制信息。 2PSK信號的相位只有兩種取值0或者JT，中心化后的絕對值為常值.§，所以它并沒有絕對 相位信息。而MPSK (M = 4, 8)、QAM信號則不僅包含相位調制信息，而且還包含有絕對相位 調制信息，因此可以通過此特征參數(shù)將2PSK與MPSK (M = 4, 8)、QAM信號區(qū)分開來。
[0055] (4)零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準差〇 aa:
[0057] Ns為采樣點數(shù)，標準差〇 aa用來判斷信號是否包含有絕對幅度信息，主要用來區(qū) 分2八51(和嫩51((]\1 = 4,8)、80(：、080(：、41七80(：信號。2451(信號的幅度在歸一化后只有兩種取 值，經(jīng)過零中心化后的絕對值便只有一種取值，所以它不包含有絕對幅度信息；而MASK (M =4, 8)信號不僅包含有幅度調制信息，而且還包含有絕對幅度信息?？梢酝ㄟ^這個特征參 數(shù)將2ASK和MASK (4, 8)信號區(qū)分開來。
[0058] (5)零中心歸一化瞬時頻率絕對值的標準差〇 af:
[0060] 其中，(：為凡個采樣點中滿Man(i) > 的個數(shù)，fN(i)是經(jīng)過零中心歸一化后的 第i個采樣點的瞬時頻率，其定義為：
[0062] 其中，~是t時刻采集的數(shù)字采樣信號中第i個采樣點的瞬時頻率f(i)的平均 值。= 丨))/:，/ = 2.3....V、_丨，W)是經(jīng)過零中心歸一化后瞬時相位的非線性分 量，4為采樣率。標準差〇 af主要用于判斷信號是否包含有絕對頻率信息，區(qū)分的對象主要 是2FSK和MFSK (M = 4, 8)信號。2FSK信號的瞬時頻率歸一化后只有兩種取值，零中心化后 的絕對值就只有一種取值，因此也就不包含有絕對頻率信息，而MFSK(M = 4, 8)信號則因為 包含有M個頻率值，所以包含有頻率信息的同時也包含有絕對的頻率信息。于是可以用此 特征參數(shù)區(qū)分MFSK (M = 4, 8)與2FSK。
[0063] 2、高階矩參數(shù)；
[0064] 對于均值為零的復隨機序列y(n)，其p階混合矩凡,可以表示為：
[0065] Mm= E[y(n)礦VXn"]，q = 0, 1，…，p-1
[0066] 其中，*表示共軛。這樣p階累積量Cm的表示如下：
[0067] C20= E [y 2 (n) ] = M20
[0068] C21 = E [y (n) X y * (n) ] = E [ | y (n) |2] = = M21
[0069] C40 = ￡f>>(7?)x j(?)x>-(w)x>'(ff)] =M40-3M；0
[0070] C41 = E [y (n) X y (n) X y (n) X y * (n) ] = M41-3M20M21
[0071] C42=E[y{n)xy{n)xy{n)xy(n)\ =M42-\M2012 -2M；X
[0072] Cb0 =E[y{n)xy{n)y{n)xy{n)xy{n)xy(n)] =M60 -l5M4aM2u + 30M23"
[0073] 高階矩參數(shù)包含四個表示高階累積量之間的關系的參數(shù)，分別是：
[0076] 4和f 2在ASK、BOC、CBOC、AltBOC信號以及除4PSK的其他PSK信號上恒定為1， 而在包含有頻率信息的FSK信號，其均為0,對于4PSK、QAM由于C 42接近零，會導致f :和f 2 出現(xiàn)無窮大的數(shù)值；&和f 4在QAM和4PSK信號上均為零。
[0077] 3、統(tǒng)計參數(shù)；
[0078] 統(tǒng)計參數(shù)包括四個參數(shù)，即段幅度平方的均值Msa和方差V sa、段周期平方的均值 Msp和方差V sp。
[0081] 其中，Nseg為段總數(shù)，An為段幅度，1\為段周期。四個參數(shù)反映了波形起伏的大小 與周期。采用段周期平方的均值M sp而非段周期的均值，可以避免因前后項相消所帶來的損 失。對于ASK、QAM和BOC、CBOC、AltBOC這樣有幅度信息的調制方式，其M sa和V sa數(shù)值較大， 而對于包絡恒定的PSK、FSK等信號，Msa和V sa比較小。M sp和V sp的大小能夠反映出信號是 否包含有頻率信息。
[0082] 識別分類模塊5利用支持向量機來完成多種調制方式的識別分類，其算法的流程 圖如圖4,包括以下4個步驟：
[0083] 步驟1 :輸入數(shù)據(jù)歸一化；
[0084] 將特征參數(shù)提取模塊4得到的特征參數(shù)輸入到支持向量機，并進行歸一化處理。 對于一組采樣數(shù)據(jù)Y = {yi，y2，…，yN}，分別利用其中的最大值7_和最小值y _進行歸一 化，歸一化后數(shù)據(jù)X的計算方法為：
[0086] 步驟2:訓練；
[0087] 在得到歸一化的輸入數(shù)據(jù)X之后，則對支持向量機進行訓練。具體的訓練過程包 括兩個主要過程：
[0088] 首先，選擇核函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)（低維數(shù)據(jù)）向量向高維空間映射，并求出在高維空 間的內積。本發(fā)明中選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)。
[0089] 然后，支持向量機利用所有的輸入數(shù)據(jù)，計算所有輸入數(shù)據(jù)到某個平面的間隔，求 出在間隔最大的情況下的分類超平面，得到系數(shù)值以及支持向量，最終輸出分類結果。
[0090] 支持向量機一般適用于解決二分類問題，因此針對多分類問題，需要采取一定的 策略。在本發(fā)明中采用"一對一"策略來訓練支持向量機，"一對一"策略的示意圖如圖5所
一類的判斷。如果SVMi判斷該輸入的類別是類別C」，則類別(^_的計數(shù)加1 ;如果SVM i判斷 該輸入的類別是類別Ck，則類別Ck的計數(shù)加1。直到所有的支持向量機都做出判斷，統(tǒng)計每 個類別的計數(shù)，計數(shù)值大的類別即判斷為輸出類別。
[0091] 步驟3 :判斷是否結束；
[0092] 對采用"一對一"策略的多分類支持向量機的訓練結果進行檢驗，如果識別率低于 設定的門限值，則轉至步驟2,否則轉到步驟4。
[0093]這里舉例進行說明。針對 MASK (M = 2, 4, 8)，MPSK (M = 2, 4, 8)，MFSK (M = 2, 4, 8)，MQAM(M = 4, 16)，BOC, CBOC 和 AltBOC 這 14 種調制方式，分別標示為 T1J2^-T14, 設置數(shù)字比特速率為IKHz，載波速率為40KHz，數(shù)字采樣率為2. 56MHz，在基于USRP平臺的 數(shù)字調制方式自動識別平臺上開展兩類測試，識別率設為90%。
[0094] 第一類測試：不同信噪比（SNR)下的識別率測試；
[0095] 每種調制信號均產(chǎn)生500次，分別測試信噪比在OdB~20dB范圍內時的識別率。
[0096] 第二類測試：不同測試次數(shù)下的識別率測試；
[0097] 在信噪比為OdB的情況下，分別測試500次、1000次和1500次情況下的識別率。
[0098] 步驟4:結果輸出；
[0099] 將步驟3中的測試結果以數(shù)據(jù)表的形式進行輸出。下面舉例進行說明。
[0100] 對于第一類測試，即不同信