Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法及装置，本发明专利技术首先利用非线性函数对接收到的MFSK信号进行非线性变换；然后对非线性变换后的信号进行频率间隔估计，依据频率间隔估计值选取小波尺度；并根据选取的小波尺度对非线性变换后的信号进行两次小波变换，以凸显符号跳变信息；最后对两次小波变换后的数据进行Fourier变换，并在正频率范围内进行频谱搜索，搜索到的最大尖峰所对应的频率值即为符号速率估计值。通过上述过程，本发明专利技术能够快速准确的获取MFSK信号符号速率，解决了浅海水声等存在脉冲噪声的环境中通信信号符号速率难以精确估计的问题，该问题的解决对后续的解调、信息获取等具有重要的指导意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法及装置，属于通信信号调制参数估计

技术介绍
多进制频移键控(MFSK)信号以其较好的抗干扰性能被广泛应用到通信系统中，MFSK信号的调制参数包括载波频率、频率间隔和符号速率，在频谱监测等领域中，需要对这些参数进行高精度估计，用以实现信号属性判别或者信号解调。在水声通信或者短波电离层通信中，由于自然界或者人为因素，信号传输过程中会受到的尖峰脉冲噪声干扰，这类噪声服从Alpha稳定分布。由于Alpha稳定分布具有尖峰脉冲特性，使得混有这种噪声的信号不存在二阶及其以上统计量，现有的基于二阶或高阶统计量的参数估计方法失效。又由于Alpha稳定分布噪声的尖峰脉冲使得信号瞬变特性不易提取，导致传统的基于小波变换的符号速率估计算法失效。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种Alpha稳定分布噪声环境下MFSK符号速率估计方法及装置，以解决浅海水声等存在脉冲噪声的环境中通信信号符号速率难以精确估计的问题。本专利技术为解决上述技术问题而提供一种Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，该估计方法的步骤如下：1)构造非线性函数，利用构造的非线性函数对接收到的MFSK信号进行非线性变换；2)对非线性变换后的信号进行频率间隔粗估计，依据频率间隔估计值选取小波尺度；3)依据步骤2)中选取的小波尺度对非线性变换后的信号进行两次小波变换处理，以凸显符号的跳变信息；4)对步骤3)中两次小波变换后的数据进行Fourier变换，并在正频率范围内进行频谱搜索，搜索到的最大尖峰所对应的频率值即为符号速率估计值。所述步骤1)中构造的非线性函数为： f ( r ) = r | r | + ϵ ]]>其中，r为待处理数据，ε→+0。步骤2)中小波尺度选取的过程包括以下步骤：A.对非线性变换后的信号进行功率谱估计；B.选取功率谱大于设定值的功率谱对应的起始频率和终止频率，并根据起始频率与终止频率的差值以及调制阶数计算频率间隔估计值；C.依据经验给出频率间隔与小波尺度对应关系，按照该对应关系选取步骤B中所得到的频率间隔估计值对应的小波尺度。步骤B中的设定值为功率谱最大峰值的1/2，频率间隔估计值的计算公式为： Δ f = | f s t a r t - f e n d | M - 1 ]]>其中Δf为频率间隔估计值，fstart为起始频率，fend为终止频率，M为调制阶数。步骤3)中的第一次小波变换的表达式为： C W T ( a , n ) = 1 a Σ k f [ r ( k ) ] ψ * ( k - n a ) ]]>其中r(k)为接收信号，f[r(k)]为非线性变换后的信号，ψ(k)为母小波函数，ψ*(k)表示ψ(k)的共轭，a为小波尺度，n为位移。步骤3)中的第二次小波变换的表达式为： C W T ( a 1 , n 1 ) = 1 a 1 Σ n | C W T ( n ) | ψ * ( n - n 1 a 1 ) ]]>其中|CWT(n)|为第一次小波变换的包络，ψ(k)为母小波函数，ψ*(k)表示ψ(k)的共轭，a1为小波尺度，n1为位移。本专利技术还提供了一种Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计装置，该估计装置包括非线性变换模块、小波尺度选取模块、小波变换模块和频谱搜索模块，所述的非线性变换模块用于构造非线性函数，并利用构造的非线性函数对接收到的MFSK信号进行非线性变换；所述的小波尺度选取模块用于对非线性变换后的信号进行频率间隔粗估计，依据频率间隔估计值选取小波尺度；所述的小波变换模块用于根据小波尺度选取模块所确定的小波尺度对非线性变换后的信号进行两次小波变换处理，以凸显符号跳变信息；所述的频谱搜索模块用于对两次小波变换后的数据进行Fourier变换，并在正频率范围内进行频谱搜索，搜索到的最大尖峰所对应的频率值即为符号速率估计值。非线性变换模块构造的非线性函数为： f ( r ) = r | r | + ϵ ]]>其中，r为待处理数据，ε→+0。小波尺度选取模块选取小波尺度的过程如下：A.对非线性变换后的信号进行功率谱估计；B.选取功率谱大于设定值的功率谱对应的起始频率和终止频率，并根据起始频率与终止频率的差值以及调制阶数计算频率间隔估计值；C.依据经验给出频率间隔与小波尺度对应关系，按照该对应关系选取步骤B中所得到的频率间隔估计值对应的小波尺度。步骤B中的设定值为功率谱最大峰值的50％，频率间隔估计值的计算公式为： Δ f = 本文档来自技高网...

【技术保护点】
Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，该估计方法的步骤如下：1)构造非线性函数，利用构造的非线性函数对接收到的MFSK信号进行非线性变换；2)对非线性变换后的信号进行频率间隔粗估计，依据频率间隔估计值选取小波尺度；3)依据步骤2)中选取的小波尺度对非线性变换后的信号进行两次小波变换处理，以凸显符号的跳变信息；4)对步骤3)中两次小波变换后的数据进行Fourier变换，并在正频率范围内进行频谱搜索，搜索到的最大尖峰所对应的频率值即为符号速率估计值。

【技术特征摘要】
1.Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，该估计方法的步骤如下：1)构造非线性函数，利用构造的非线性函数对接收到的MFSK信号进行非线性变换；2)对非线性变换后的信号进行频率间隔粗估计，依据频率间隔估计值选取小波尺度；3)依据步骤2)中选取的小波尺度对非线性变换后的信号进行两次小波变换处理，以凸显符号的跳变信息；4)对步骤3)中两次小波变换后的数据进行Fourier变换，并在正频率范围内进行频谱搜索，搜索到的最大尖峰所对应的频率值即为符号速率估计值。2.根据权利要求1所述的Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，所述步骤1)中构造的非线性函数为： f ( r ) = r | r | + ϵ ]]>其中，r为待处理数据，ε→+0。3.根据权利要求1所述的Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，步骤2)中小波尺度选取的过程包括以下步骤：A.对非线性变换后的信号进行功率谱估计；B.选取功率谱大于设定值的功率谱对应的起始频率和终止频率，并根据起始频率与终止频率的差值以及调制阶数计算频率间隔估计值；C.依据经验给出频率间隔与小波尺度对应关系，按照该对应关系选取步骤B中所得到的频率间隔估计值对应的小波尺度。4.根据权利要求3所述的Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，步骤B中的设定值为功率谱最大峰值的1/2，频率间隔估计值的计算公式为： Δ f = | f s t a r t - f e n d | M - 1 ]]>其中Δf为频率间隔估计值，fstart为起始频率，fend为终止频率，M为调制阶数。5.根据权利要求1所述的Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，步骤3)中的第一次小波变换的表达式为： C W T ( a , n ) = 1 a Σ k f [ r ( k ) ] ψ * ( k - n a ) ]]>其中r(k)为接收信号，f[r(k)]为非线性变换后的信号，ψ(k)为母小波函数，ψ*(k)表示ψ(k)的共轭，a为小波尺度，n为位移。6.根据权利要求1所述的Alpha稳定分布噪声环境下MFSK信号符号速率估计方法，其特征在于，步骤3)中的第二次小波变换的表达式为： C W T ( ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彬，张俊林，汪洋，黄焱，马金泉，吴微，岳强，马思扬，孙丹华，
申请(专利权)人：中国人民解放军信息工程大学，
类型：发明
国别省市：河南;41