一种通信雷达信号的调制识别方法

本发明涉及通信雷达信号调制识别，特别涉及一种通信雷达信号的调制识别方法。

背景技术：

1、调制识别技术是一种在通信系统中用于识别信号调制方式的技术。在无线通信、雷达、电子情报和其他领域，了解信号的调制方式对于有效地解码信息和进行干扰监测至关重要。信号调制是指在通信过程中改变信号的某些特性，以便在传输中携带信息。常见的调制方式包括调幅(am)、调频(fm)、调相(pm)等。不同的通信系统和应用使用不同的调制方式。在现代通信系统中，存在各种各样的通信标准和协议，每种都可能使用不同的调制方式。例如，无线通信系统(如4g、5g)、卫星通信、无线局域网(wi-fi)等，它们可能使用不同的调制方式以满足不同的需求和环境条件。在军事和情报领域，调制识别应用系统对于识别敌方通信、监测无线电频谱以及进行电子战至关重要。通过识别敌方通信的调制方式，可以推断其通信内容和意图。随着技术的不断发展，通信系统的复杂性和多样性也在增加。因此，对于调制识别应用系统的需求也在不断提高。现代的调制识别通常采用先进的信号处理、机器学习和模式识别技术，以提高对复杂信号的识别能力。在民用领域，调制识别应用系统也被用于监测无线网络中的干扰信号。通过迅速识别和定位干扰源，可以采取措施保障通信网络的正常运行。总体而言，调制识别应用系统在不同领域中都具有广泛的应用，从而促进了无线通信系统的高效运行、频谱资源的有效利用以及电子情报和网络安全的维护。

2、调制识别应用系统调制识别未知雷达信号的精准性依赖于其中调制识别模型训练时数据样本的丰富性，调制识别中的数据样本研究背景涉及到从真实场景中采集、分析和处理信号数据的方方面面。这方面的研究对于训练和改进调制识别算法、模型至关重要。为了构建准确的调制识别模型，研究人员通常需要采集实际通信系统中的数据样本。这些样本来自于无线电频谱中的各种信号，包括来自不同调制方式、不同通信标准和协议的信号。这有助于确保模型在真实场景中的泛化性能。

3、为了获得丰富的数据样本，研究人员目前使用频谱监测设备对特定频段进行监测。这些设备能够捕获并记录在不同时间和地点传输的各种信号，为研究提供了多样化和真实的调制样本。虽然如此，但真实信号数据样本的获取依旧耗时耗力，导致训练数据样本量不足，训练数据样本重复性高；且获取的数据样本多样性具有局限性，难以满足调制识别应用系统的进一步提升需求。

技术实现思路

1、本申请通过提供一种通信雷达信号的调制识别方法，解决了现有技术中调制识别训练数据样本受限的问题，实现了丰富训练数据样本，以支持模型的训练和性能评估，从而提高通信雷达信号调制识别的准确性和鲁棒性。

2、本申请实施例提供了一种通信雷达信号的调制识别方法，包括以下步骤：

3、步骤一：针对目标数据样本需求，分别确定所述目标数据样本中不同调制方式和不同中心频点信号的数量与组成方式；

4、步骤二：分别针对每一种所述调制方式以及所述中心频点信号确定基带调制参数，并分别产生相应等效基带调制信号；

5、步骤三：将多种所述基带调制参数的所述等效基带调制信号进行叠加，并通过重采样滤波器进行数据重采样，获取当前数据样本并记录相应的调制参数与采样参数；

6、步骤四：重复步骤一至步骤三多次，生成不同所述调制参数与所述采样参数条件下的所述数据样本并存储，形成多样化调制识别数据样本库；

7、步骤五：将生成的所述多样化调制识别数据样本库应用到调制识别深度神经网络中，并参与训练，获取训练后的所述调制识别深度神经网络；

8、步骤六：调制识别应用系统通过训练后的所述调制识别深度神经网络，调制识别待测通信雷达信号。

9、上述实施例的有益效果在于：

10、该调制识别方法通过模拟不同的通信场景和环境条件，生成大量更多样的数据样本，以支持调制识别深度神经网络的训练和性能评估，提高调制识别深度神经网络的准确性和鲁棒性，从而使得调制识别应用系统能更精确地调制识别待测通信雷达信号。

11、在上述实施例基础上，本申请可进一步改进，具体如下：

12、在本申请其中一个实施例中，所述步骤一中，所述目标数据样本为目标等效复数基带信号，所述确定所述目标数据样本中不同调制方式和不同中心频点信号的数量与组成方式具体为：将目标所述等效复数基带信号分解为多种所述调制方式，且分解的等效复数基带信号是不同的所述中心频点。

13、在本申请其中一个实施例中，所述等效复数基带信号具体表示为：

14、

15、其中，x(n)为期望生成的等效复数基带信号，n表示采样点计数，m表示第m个分解成份，sm(n)为调幅(am)、调频(fm)、调相(pm)、二进制相移键控(bpsk)、正交相移键控qpsk、最小频移键控(msk)、高斯最小频移键控(gmsk)、正交幅度调制(qam)调制方式中的一种等效基带表示，ωm表示第m个分解成份的归一化频点。

16、在本申请其中一个实施例中，所述步骤二中的所述基带调制参数，包括数据速率、信号带宽、中心频点、信号功率、传输时延、信道响应。通过设置不同的基带调制参数，并将调制信号分别经过不同的参数设置，生成特定调制方式的等效基带信号。

17、在本申请其中一个实施例中，所述步骤二中特定所述调制方式的所述等效基带信号表示为：

18、

19、其中，*表示卷积运算，pm为信号功率，pm为时延参数，hlp(n)表示信号带宽滤波器，hch(n)表示信道响应。通过调整调制参数，可以产生不同的等效基带信号。

20、在本申请其中一个实施例中，所述步骤三中所述重采样滤波器的带宽与所述调制识别应用系统的带宽一致，所述重采样滤波器的重采样速率与所述调制识别应用系统的数据速率一致。

21、在本申请其中一个实施例中，所述步骤三中的信号叠加与重采样过程表示为：

22、

23、其中，hre(n)表示重采样滤波器，q表示重采样后的信号索引。

24、在本申请其中一个实施例中，所述步骤四中的所述多样化调制识别数据样本库通过设置不同的所述基带调制参数以及信源数据生成，且根据所述调制识别应用系统的带宽与速率进行数据的采样与优化。

技术特征：

1.一种通信雷达信号的调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于：所述步骤一中，所述目标数据样本为目标等效复数基带信号；所述确定所述目标数据样本中不同调制方式和不同中心频点信号的数量与组成方式具体为：将目标所述等效复数基带信号分解为多种所述调制方式，且分解的等效复数基带信号是不同的所述中心频点。

3.根据权利要求2所述的调制识别方法，其特征在于：所述等效复数基带信号具体表示为：

4.根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于：所述步骤二中的所述基带调制参数，包括数据速率、信号带宽、中心频点、信号功率、传输时延、信道响应。

5.根据权利要求3所述的调制识别方法，其特征在于：所述步骤二中所述等效基带信号可以表示为：

6.根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于：所述步骤三中所述重采样滤波器的带宽与所述调制识别应用系统的带宽一致，所述重采样滤波器的重采样速率与所述调制识别应用系统的数据速率一致。

7.根据权利要求5所述的调制识别方法，其特征在于：所述步骤三中的信号叠加与重采样过程表示为：

8.根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于：所述步骤四中的所述多样化调制识别数据样本库通过设置不同的所述基带调制参数以及信源数据生成，且根据所述调制识别应用系统的带宽与速率进行数据的采样与优化。

技术总结本发明公开了调制识别技术领域内的一种通信雷达信号的调制识别方法，包括以下步骤：一：针对目标数据样本需求，确定调制方式和中心频点信号；二：分别针对每种调制方式及中心频点信号产生相应等效基带调制信号；三：将多等效基带调制信号进行叠加，并重采样，获取当前数据样本；四：重复步骤一至三多次，形成多样化调制识别数据样本库；五：将数据样本库应用到调制识别深度神经网络中，并参与训练；六：调制识别应用系统通过训练后的调制识别深度神经网络，调制识别待测通信雷达信号。该调制识别方法通过模拟通信场景和环境，生成大量多样数据样本，以支持深度神经网络的训练，使得调制识别应用系统能更精确地调制识别待测通信雷达信号。技术研发人员：陈鹏,杨梦瑶,秦笃山,贾亚洲,陈雄方,潘景荣,潘迪龙,王玉珏,经林受保护的技术使用者：东南大学技术研发日：技术公布日：2024/7/29