专利名称：一种认知网络中数字调制信号的分类方法
技术领域：
本发明属于认知无线电技术领域，更为具体地讲，涉及一种认知网络中数字调制信号的分类方法。
背景技术：
无线电频谱是一种宝贵的自然资源，它的分配通常是由无线电法规部门确定的。目前世界各国采用的是基于固定频谱分配的原则，随着无线通信需求的不断增长，人们对通信速率的需求也越来越高。根据香农理论，通信速率越高，通信系统所需占用的频谱带宽也越来越宽，从而导致适用于无线通信的频谱资源变得日益紧张。另一方面调查显示，无线电通信的频谱资源的利用率很低。在解决日益稀缺的频谱问题上,认知无线电(Cognitive Radio,简称CR)是一种很有前景的技术。认知无线电被视为以适应在真实环境中无线电频谱的使用不断变化的智能 无线通信系统。这种频谱随机接入策略是依赖于频谱感知，频谱感知是认知无线电技术的突出特征。为提高频谱感知正确率，已进行了很多关于频谱感知技术的研究，然而，实现这样的认知无线电感知技术，需要知道输入数字调制信号的调制类型。自动调制分类(AMC)技术在非合作和动态通信环境，防止有害干扰授权用户，提高频谱的利用率中起着重要的作用。一般情况下，自动调制分类分为两个类型决策理论和调制分类。决策理论通常涉及数字调制信号的统计特征和似然比；调制分类则主要依赖于特征的选取。数字调制信号分类的特征选取没有一个特定的方式，当已经确定特征的时候，只有通过仿真计算才能确定是否是最优的，数字调制信号的分类准确率有待提高。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种分类准确率更高的认知网络中数字调制信号的分类方法。为实现上述目的，本发明认知网络中数字调制信号的分类方法，其特征在于，包括以下步骤(I)、计算输入数字调制信号x(t)的db5 (5daubechies)小波变换得到结果
X(W)X(co) = CWTf (a, 6) = f x{t)y/a h(t)dt = f x(/)|a|2 y/ -- dt
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\ a JWaAt) =-;
Vl I \ a )其中，R是实数域，CWTf (a，b)表示对函数进行小波变换后的结果， 是一个变量；db5小波变换的小波基是Va，b(t)，a是缩放因子，b代表时间平移，t是时间变量；(2)、对db5小波变换结果X ( )进行分数傅里叶变换，得到分类特征fp (U)fp ( ) = J K (u, co)X(coYho
其中
权利要求
1.一种认知网络中数字调制信号的分类方法，其特征在于，包括以下步骤(1)、计算输入数字调制信号X(t)的db5(5daubechies)小波变换得到结果X(CO)
全文摘要
本发明公开了一种认知网络中数字调制信号的分类方法针对认知无线电中数字调制信号的分类，提出了一种新的基于db5(5daubechies)小波变换与分数傅里叶变换的调制分类方法。在本发明中，首先对数字调制信号进行db5(5daubechies)小波变换和分数傅里叶变换得到数据分布情况，将这个数据分布情况作为分类的特征，确定数字调制信号的调制方式。经过测试表明，本发明的性能比传统方法性能跟高，在相同信噪比环境下分类准确率较高，同时本发明的方法不仅可以适用于高斯信道下的数字调制信号分类，而且也适用于瑞利信道下的数字调制信号分类。
文档编号H04L27/00GK102868654SQ201210331200
公开日2013年1月9日 申请日期2012年9月10日 优先权日2012年9月10日
发明者刘健, 隆克平, 罗强 申请人:电子科技大学