基于短时傅里叶变换时频分析的多天线盲调制识别方法

摘要

本发明涉及认知无线电、通信信号调制识别技术领域，具体公开了一种基于短时傅里叶变换时频分析的多天线盲调制识别方法，采用短时傅里叶变换进行时频分析，可以清晰地提取到接收信号的时频特征，并生成接收信号的RGB时频图；采用卷积神经网络作为分类器，对RGB时频图进行训练分类，从而将传统意义上的信号识别问题转化为图像识别问题；对多天线系统各路接收天线的识别结果(采用“n‑out‑of‑N_r”的准则)进行决策融合，实现调制模式识别。相比现有多天线盲调制识别方法，本发明有益效果在于：结合短时傅里叶变换、卷积神经网络、决策融合，使得本发明在低噪声环境下仍然具有较高的识别精度，高达85％，并且本发明收敛速度快、复杂度低、易实现。