技术摘要：
本发明涉及调相信号的分类识别和参数估计技术领域，提供了一种调相信号的分类识别和参数估计方法及系统，其方法包括：S1：信号与噪声分离，实现通信信号在噪声背景下的精确提取；S2：通信信号与其他干扰信号的分类识别，实现宽带的通信信号与窄带信号和调频信号的分类  全部
背景技术：
伴随新型海洋技术和海洋装备的发展，水下海洋装备应用于多种作业现场，多种 设备间为了实现信息交互和共享，需要进行高速可靠数据传输。通信声呐，特别是高速通信 声呐，广泛应用于多种设备，实现多种平台间的数据和信息共享。对水下声学通信信号进行 监测，深入解析国内外通信声呐的信号体制，完成通信信号的检测、分类识别和通信信息的 破译，实现水下数据透明传输，是水下安防和国防安全的需要。 海洋声信道是典型的时频双扩展信道，其特点是：带宽窄、多普勒频移大和背景噪 声强，这严重影响通信信号时域特征和频域特征的稳定性。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种调相信号的分类识别和参数估计方法 及系统，为提高通信信号的识别概率，本算法提取通信信号鲁棒性好、性能稳定的特征参 数，按照多参数联合估计的方法，降低水声衰落信道对识别算法影响。按照信号与噪声分类 识别、宽带通信信号与窄带信号和调频信号分类识别、调相信号与其他通信信号分类识别、 调相信号类内识别和通信信号参数修正五步骤完成调相信号的分类识别。 信号与噪声分类识别中，自适应感知通信信号的中心频率和带宽，快速计算每帧 信号的信噪比，联合三个特征参数实现信号在噪声背景下的精确提取。快速计算信号中心 频率变化率和信号的带宽变化特征参数，实现宽带水声通信信号与窄带信号和调频信号分 类识别。调相信号与其他通信信号分类识别是计算频谱的对称性、频谱的平坦系数和归一 化的信号包络方差三个特征参数，根据三个特征参数在多种水声通信信号中识别出调相信 号。调相信号类内识别是通过计算通信信号的平方谱，按照平方谱的谱峰特征差异性识别 出BPSK和QPSK。联合信号的频谱和平方谱，对通信信号中心频率、带宽、脉宽和码率修正，估 计出最终通信信号的参数。 本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的： 一种调相信号的分类识别和参数估计方法，包括以下步骤： S1：针对于输入的通信信号进行信号与噪声的分离，对所述通信信号进行分帧处 理，获取并计算每一帧的所述通信信号的中心频率、带宽和信噪比，联合包括中心频率、带 宽和信噪比在内的三个特征参数实现所述通信信号在噪声背景下的精确提取； S2：针对于所述通信信号与其他干扰信号的分类识别，计算信号的中心频率变化 率和带宽变化特征参数，实现宽带的所述通信信号与窄带信号和调频信号的分类识别； S3：针对于所述通信信号中的调相信号与其他信号的分类识别，计算所述通信信 6 CN 111585662 A 说　明　书 2/9 页 号的频谱的对称性、频谱的平坦系数和归一化的信号包络方差三个特征参数，根据三个特 征参数在多种所述通信信号中识别出所述调相信号； S4：针对于所述调相信号类内识别，计算所述调相信号的平方谱，按照所述平方谱 的谱峰特征差异性识别出BPSK和QPSK信号； S5：针对所述通信信号进行参数修正，联合所述通信信号的频谱和所述平方谱，对 所述通信信号的中心频率、带宽、脉宽和码率进行修正，估计出最终的所述通信信号的参 数。 进一步地，在步骤S1中，还包括： S11：对所述通信信号进行分帧处理，采集长度为N点的所述通信信号[x(0) ,x ( 1 ) ,… x ( N - 1 ) ] ，通过快 速傅里叶 变换 计算 每帧的 所 述通 信信号的 频 谱 其中W是傅里叶旋转因子； S12：针对于每一帧的所述通信信号的频谱进行谱峰搜索，查找X(k)的最大值，确 定其位置Index_max，并计算带宽； S13：计算带宽内的信号能量 其中X是信号的频谱，Lb表示信号带 宽的下频点，Lu表示信号带宽的上频点。 进一步地，在步骤S2中，进一步包括： S21：针对于每一帧所述通信信号计算所述通信信号的带宽，具体地：第i帧所述通 信信号的带宽为：Delta_fi＝Lu-Lb，统计多帧所述通信信号的带宽变化； S22：针对于每一帧所述通信信号计算所述通信信号的中心频率，具体地：第i帧所 述通信信号的中心频率为：Fci＝Index_max，统计多帧所述通信信号的中心频率变化； S23：针对于中心频率进行建模，建模为为线性模型，Fc＝kFci b，采用最小二乘法 估计系数k，b。 进一步地，在所述步骤S3中，还包括计算所述通信信号的频谱的对称性、频谱的平 坦系数，具体为： S31：频谱的对称性系数KF，是用于表征所述通信信号频谱关于中心频率的对称性 的特征参数，具体为： 其中，Eb是下频带能量，Eu是上频带能量，Index_max是信号的中心频率，计算得到 频谱的对称性系数KF为： KF＝Eb/Eu S32：频谱的平坦系数，是衡量频谱能量分布的参数，具体为： 7 CN 111585662 A 说　明　书 3/9 页 进一步地，步骤S4中，还包括：计算所述调相信号的平方谱，具体为： S41：接收所述通信信号的分帧处理，采集长度为N点的信号[x(0) ,x(1) ,…x(N- 1)]，计算所述通信信号的平方信号为： y(n)＝x2(n) S42：计算所述通信信号的平方谱为： 进一步地，在步骤S5中，还包括： 在所述通信信号的平方谱中搜索尖脉冲信号，根据所述尖脉冲信号的位置，精确 修正所述通信信号的载波频率和通信码率。 一种调相信号的分类识别和参数估计系统，包括：信号噪声分离模块，宽带通信信 号检测提取模块，调相信号分类识别模块，调相信号类内识别模块和通信信号参数估计模 块； 信号噪声分离模块，用于针对于输入的通信信号进行信号与噪声的分离，对所述 通信信号进行分帧处理，获取并计算每一帧的所述通信信号的中心频率、带宽和信噪比，联 合包括中心频率、带宽和信噪比在内的三个特征参数实现所述通信信号在噪声背景下的精 确提取； 宽带通信信号检测提取模块，用于针对于所述通信信号与其他干扰信号的分类识 别，计算信号的中心频率变化率和带宽变化特征参数，实现宽带的所述通信信号与窄带信 号和调频信号的分类识别； 调相信号分类识别模块，用于针对于所述通信信号中的调相信号与其他信号的分 类识别，计算所述通信信号的频谱的对称性、频谱的平坦系数和归一化的信号包络方差三 个特征参数，根据三个特征参数在多种所述通信信号中识别出所述调相信号； 调相信号类内识别模块，用于针对于所述调相信号类内识别，计算所述调相信号 的平方谱，按照所述平方谱的谱峰特征差异性识别出BPSK和QPSK信号； 通信信号参数估计模块，用于针对所述通信信号进行参数修正，联合所述通信信 号的频谱和所述平方谱，对所述通信信号的中心频率、带宽、脉宽和码率进行修正，估计出 最终的所述通信信号的参数。 进一步地，所述信号噪声分离模块，还包括： 分帧处理单元，用于对所述通信信号进行分帧处理，采集长度为N点的所述通信信 号[x(0) ,x(1) ,…x(N-1)]，通过快速傅里叶变换计算每帧的所述通信信号的频谱 其中W是傅里叶旋转因子； 谱峰搜索单元，用于针对于每一帧的所述通信信号的频谱进行谱峰搜索，查找X (k)的最大值，确定其位置Index_max，并计算带宽； 信号能量计算单元，用于计算带宽内的信号能量 其中X是信号的 频谱，Lb表示信号带宽的下频点，Lu表示信号带宽的上频点。 进一步地，所述宽带通信信号检测提取模块，还包括： 8 CN 111585662 A 说　明　书 4/9 页 带宽变化统计单元，用于针对于每一帧所述通信信号计算所述通信信号的带宽， 具体地：第i帧所述通信信号的带宽为：Delta_fi＝Lu-Lb，统计多帧所述通信信号的带宽变 化； 中心频率变化统计单元，用于针对于每一帧所述通信信号计算所述通信信号的中 心频率，具体地：第i帧所述通信信号的中心频率为：Fci＝Index_max，统计多帧所述通信信 号的中心频率变化； 中心频率建模单元，用于针对于中心频率进行建模，建模为为线性模型，Fc＝kFci b，采用最小二乘法估计系数k，b； 所述调相信号分类识别模块，还包括： 对称性系数计算单元，用于计算频谱的对称性系数KF，用于表征所述通信信号频 谱关于中心频率的对称性的特征参数，具体为： 其中，Eb是下频带能量，Eu是上频带能量，Index_max是信号的中心频率，计算得到 频谱的对称性系数KF为： KF＝Eb/Eu 平坦系数计算单元，用于计算频谱的平坦系数，是衡量频谱能量分布的参数，具体 为： 进一步地，所述调相信号类内识别模块，还包括： 平方谱计算单元，用于接收所述通信信号的分帧处理，采集长度为N点的信号[x (0) ,x(1) ,…x(N-1)]，计算所述通信信号的平方信号为：y(n)＝x2(n)，计算所述通信信号 的平方谱为： 所述通信信号参数估计模块，还包括： 尖脉冲信号修正单元，用于在所述通信信号的平方谱中搜索尖脉冲信号，根据所 述尖脉冲信号的位置，精确修正所述通信信号的载波频率和通信码率。 与现有技术相比，本发明的有益效果是： 通过按照信号提取、大类识别、类内识别的设计方法，完成了调相信号的分类识 别，并估计其多个参数。本发明信号处理流程共分为五步骤，分别是信号与噪声分类识别、 宽带通信信号与窄带信号和调频信号分类识别、调相信号与其他通信信号分类识别、调相 信号类内识别和通信信号参数修正。每个信号处理流程环节，分析、提取多个稳定的信号特 征量，实现复杂水声环境下，调相信号识别和参数估计都有较高的正确率。 9 CN 111585662 A 说　明　书 5/9 页 附图说明 图1为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计方法整体处理框图； 图2为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计方法判决树结构图； 图3为本发明BPSK时域波形图； 图4为本发明BPSK时频图； 图5为本发明QPSK时域波形图； 图6为本发明QPSK时频图； 图7为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计系统的整体结构图； 图8为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计系统中的信号噪声分离模块的 结构图； 图9为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计系统中的宽带通信信号检测提 取模块的结构图； 图10为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计系统中的调相信号分类识别 模块的结构图； 图11为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计系统中的调相信号类内识别 模块的结构图； 图12为本发明一种调相信号的分类识别和参数估计系统中的通信信号参数估计 模块的结构图。