一種異構網絡的信號制式識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種異構網絡的信號制式識別方法，首先將各類信號制式的訓練樣本信號經小波變換和分數傅里葉變換，對得到的變換結果中的峰值對應的頻率進行統(tǒng)計，根據統(tǒng)計結果選擇頻率區(qū)間作為對應信號制式的分類判別標準，然后認知終端將接收的信號同樣進行小波變換和分數傅里葉變換，得到變換結果中峰值對應的頻率，判斷該頻率位于哪種信號制式的頻率區(qū)間即可得到識別結果。本發(fā)明無需采用先驗信息，實現復雜度低并且具有良好的識別效果。
【專利說明】-種異構網絡的信號制式識別方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于異構網絡【技術領域】，更為具體地講，設及一種異構網絡的信號制式識 別方法。

【背景技術】
[0002] 異構網絡化eterogeneous Network)是一種類型的網絡，其是由不同制造商生產 的計算機，網絡設備和系統(tǒng)組成的，大部分情況下運行在不同的協(xié)議上支持不同的功能或 應用。異構網絡的目標是在宏觀網絡布局基礎上部署低功率節(jié)點和小覆蓋范圍節(jié)點來實現 無線通信的無縫覆蓋。LTE網絡中，異構網絡已經被當作提高網絡覆蓋率和容量的有效途 徑，能在相對有效的花費下極大地提高LTE網絡容量。Femcell節(jié)點、picocell節(jié)點、中繼 節(jié)點等低功率和小范圍節(jié)點部署在覆蓋空洞上來增加網絡覆蓋率與提高頻譜利用率。同 時，低功率節(jié)點的小范圍配置可W在不同范圍內使用相同的頻譜進行同時傳輸來極大提高 復用率，因此也可W提高無線通信的容量。如今的無線頻譜環(huán)境逐漸向多種網絡配置共存 的方向發(fā)展，網絡結構日益復雜，相應的無線頻譜研究難度也日趨繁瑣。對于認知無線電網 絡或終端的處理，存在兩個主要問題：
[0003] (a)認知網絡或用戶通過其感知能力對無線環(huán)境進行感知并利用空閑頻譜進行通 信。該就要求認知終端必須具備高效與可靠的頻譜感知技術；
[0004] 化）認知終端在機會式接入頻譜策略下，如何解決認知終端不遵守通信規(guī)則與不 利的"敵對終端"問題。
[0005] 由于異構網絡中分布著的不同類型的網絡，會使認知網絡和終端進行頻譜感知分 析的過程變得更為復雜。無線環(huán)境中配置的網絡由不同的傳輸速率、傳輸功率及不同的信 號覆蓋范圍構成，從而使得目前已有的很多頻譜感知方法并不適用于該些異構網絡環(huán)境， 特別是面臨低功率節(jié)點分布的場景時，頻譜環(huán)境感知效率會更低。在該種情況下，進行頻譜 感知和信號制式識別更加困難?，F有的信號制式識別方法大多要求先驗信息，該種方式并 不經濟，并且很多情況下很難獲得準確的先驗信息。


【發(fā)明內容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種異構網絡的信號制式識別方 法，實現在沒有任何先驗信息的情況下直接對從異構網絡中接收到的信號進行識別。
[0007] 為實現上述發(fā)明目的，本發(fā)明異構網絡的信號制式識別方法，包括W下步驟：
[000引 S1 ;構建異構網絡中所有信號制式的訓練樣本信號，每個訓練樣本包括一組信號， 對于每個信號制式訓練樣本，對其中每個信號進行小波變換，然后再進行分數傅里葉變換， 對得到的變換結果中的峰值對應的頻率進行統(tǒng)計，根據統(tǒng)計結果選擇頻率區(qū)間作為對應信 號制式的分類判別標準；
[0009] S2;認知終端將接收的信號進行小波變換和分數傅里葉變換，得到變換結果中峰 值對應的頻率，作為判別特征；
[0010] S3 ;如果步驟S2得到的頻率屬于某個信號制式的頻率區(qū)間，則將該信號制式作為 識別結果。
[0011] 本發(fā)明異構網絡的信號制式識別方法，首先將各類信號制式的訓練樣本信號經小 波變換和分數傅里葉變換，對得到的變換結果中的峰值對應的頻率進行統(tǒng)計，根據統(tǒng)計結 果選擇頻率區(qū)間作為對應信號制式的分類判別標準，然后認知終端將接收的信號同樣進行 小波變換和分數傅里葉變換，得到變換結果中峰值對應的頻率，判斷該頻率位于哪種信號 制式的頻率區(qū)間即可得到識別結果。本發(fā)明無需采用先驗信息，而是通過小波變換和分數 傅里葉變換后的信號特征來進行直接識別，實現復雜度低并且具有良好的識別效果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012] 圖1是本發(fā)明異構網絡的信號制式識別方法的【具體實施方式】流程圖；
[0013] 圖2是本實施例中S類信號經小波變換與分數傅里葉變換后的結果示意圖；
[0014] 圖3是本實施例中S類信號訓練樣本在在信噪比為0地情況下的特征統(tǒng)計示意 圖；
[0015] 圖4是在AWGN信道下的識別正確概率圖；
[0016] 圖5是在AWGN噪聲的基礎上經過瑞利衰弱后的識別正確概率圖；
[0017] 圖6是瑞利衰弱信道下不同路徑時延（path delay)的識別效果圖； 圖7是混合信號情況下的識別正確概率圖。

【具體實施方式】
[001引下面結合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進行描述，W便本領域的技術人員更好地 理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在W下的描述中，當已知功能和設計的詳細描述也許 會淡化本發(fā)明的主要內容時，該些描述在該里將被忽略。
[0019] 實施例
[0020] 圖1是本發(fā)明異構網絡的信號制式識別方法的【具體實施方式】流程圖。如圖1所示， 本發(fā)明異構網絡的信號制式識別方法，包括W下步驟：
[0021] S101 ;獲得分類判別標準：
[0022] 本發(fā)明中，分類判別標準是通過訓練得到，具體方法為：構建異構網絡中所有信號 制式的訓練樣本信號，每個訓練樣本包括一組信號，對于每個信號制式訓練樣本，對其中每 個信號進行小波變換，然后再進行分數傅里葉變換，對得到的變換結果中的峰值對應的頻 率進行統(tǒng)計，將統(tǒng)計概率大于預設闊值的頻率區(qū)間作為對應信號制式的分類判別標準。
[0023] 本實施例中，種信號制式的信號為例來進行說明，包括2FSK、BPSK、16QAM，其 表達式分別為：
[0024]

【權利要求】
1. 一種異構網絡的信號制式識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1 :構建異構網絡中所有信號制式的訓練樣本信號，每個訓練樣本包括一組信號，對于 每個信號制式訓練樣本，對其中的每個信號進行小波變換，然后再進行分數傅里葉變換，對 得到的變換結果中的峰值對應的頻率進行統(tǒng)計，根據統(tǒng)計結果選擇頻率區(qū)間作為對應信號 制式的分類判別標準； S2:認知終端將接收的信號進行小波變換和分數傅里葉變換，得到變換結果中峰值對 應的頻率，作為判別特征； S3 :如果步驟S2得到的頻率屬于某個信號制式的頻率區(qū)間，則將該信號制式作為識別 結果。
2. 根據權利要求1所述的信號制式識別方法，其特征在于，所述小波變換的小波基采 用Daubechies5的小波基。
【文檔編號】H04W24/00GK104486778SQ201410725779
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月3日 優(yōu)先權日:2014年12月3日
【發(fā)明者】劉健, 肖瑞林, 張唯炯 申請人:北京科技大學