基于顺序统计量特征的混合调制信号盲处理结果校验方法与流程

技术特征：

1.一种基于顺序统计量特征的混合调制信号盲处理结果校验方法，其中混合调制信号为LFM/BPSK信号，其特征在于，包括如下步骤：

1)建立参考信号：对观测信号进行调制方式识别，根据识别结果对应的模型，构建参考信号；

2)选取统计量：将参考信号与接收到的观测信号相关，去均值后作DFT并取模，得到相关幅度谱，并取相关幅度谱的最大值作为统计量；

3)确定判决门限：在给定的虚警概率下，基于恒虚警规则计算判决门限；

4)通过比较统计量与判决门限的大小，校验LFM/BPSK信号的盲处理结果。

2.如权利要求1所述的混合调制信号盲处理结果校验方法，其特征在于：在步骤1)中，建立叠加了高斯白噪声的LFM/BPSK混合调制信号模型为

x(n)＝s(n)+w(n)

＝Aexp[j(2πf₀Δtn+πlΔt²n²+θ(n)+θ₀)]+w(n),0≤n≤N-1

其中，A为信号幅度，j为虚数单位，f₀为起始频率，Δt为采样间隔，l为调频斜率，BPSK分量的相位函数θ(n)＝πd₂(n)，d₂(n)为二元编码信号，其码元宽度为T_c，码元个数N_c，码字为c_m,m＝1,...,N_c，θ₀为初相位，N为样本点数，w(n)为零均值加性复高斯白噪声过程，方差为2σ²；

构建参考信号y(n)，建立假设检验问题H₀和H₁，H₀表示调制方式识别结果正确且无解码错误，H₁表示调制方式识别错误或存在至少一位错误解码。

3.如权利要求2所述的混合调制信号盲处理结果校验方法，其特征在于：步骤2)中具体包括以下步骤：

2.1)计算参考信号和观测信号的相关序列z(n)＝x(n)+y(n)；

2.2)对相关序列作DFT变换并取模，得到相关谱

Z_m(k)＝|DFT[z_m(n)]|＝|S_m(k)+W_m(k)|,0≤k≤N-1，其中，z_m(n)是对相关序列z_(n)进行去除直流处理后得到的序列，S_m(k)，W_m(k)分别表示相关谱Z_m(k)中的信号分量与噪声分量；

2.3)定义随机变量其中，表示方差，利用二阶四阶矩方法对接收信号的方差σ²进行计算，而后利用公式计算出

2.4)取R(k)的最大值为统计量，统计量

4.如权利要求3所述的混合调制信号盲处理结果校验方法，其特征在于：在步骤3)中，给定的虚警概率P_fa下，基于恒虚警规则，计算判决门限

5.如权利要求4所述的混合调制信号盲处理结果校验方法，其特征在于：若统计量大于判决门限，即Γ＞η时，则H₁成立；若统计量小于判决门限，即Γ＜η时，则H₀成立。