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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种复杂环境下的无人机集群通信波形识别方法，包括建立Alpha噪声干扰下的无人机集群通信多径衰落信道，获取通过信道的接收信号；对接收信号进行预处理，包括非线性变换、下变频、带通采样；提取预处理后信号的广义循环均值和广义循环谱特征，并构造不同信噪比下的无人机集群通信波形特征矩阵；将特征矩阵输入SAE神经网络进行训练测试，输出无人机集群通信波形类型，实现在Alpha噪声干扰、多径衰落与频移存在的复杂环境下的无人机集群通信波形的识别。本发明方法复杂环境下具有较强的鲁棒性，在信噪比为‑10dB时仍能保证80％以上的识别准确率。

主权项：1.一种复杂环境下的无人机集群通信波形识别方法，其特征在于，包括：步骤1：建立Alpha噪声干扰下的无人机集群通信多径衰落信道，获取通过信道的接收信号；步骤2：对接收信号进行预处理，包括非线性变换、下变频、带通采样；步骤3：提取预处理后信号的广义循环均值和广义循环谱特征，并构造不同信噪比下的无人机集群通信波形特征矩阵；步骤4：将特征矩阵输入SAE神经网络进行训练测试，输出无人机集群通信波形类型，实现在Alpha噪声干扰、多径衰落与频移存在的复杂环境下的无人机集群通信波形的识别；所述无人机集群通信波形类型包括BPSK、QPSK、2FSK、4FSK、2ASK、MSK；所述步骤1中，采用TDL模型和Alpha稳定分布噪声建立无人机集群通信多径衰落信道，其信道参数基于3GPPTR901.38技术报告设置，则截获的无人机通信信号，即获取的通过信道的接收信号表示为： 其中，xt为发送的调制信号，nt为Alpha稳定分布噪声；hlt和τl分别为第l条多径所对应的信道系数和时延，且0≤l≤L-1，L为多径衰落信道的可分辨路径数；所述信道系数hlt由L个平坦衰落信号发生器的输出与每个抽头的功率相乘获得；所述步骤2包括：1对接收信号rt进行非线性变换： 其中，Δ为正常数；2将非线性变换后的信号下变频至140MHz；3对下变频后的信号进行带通采样、低通滤波，将信号中心频率搬移至4MHz；所述步骤3包括：1提取广义循环平稳特征，预处理后的信号r't的广义循环均值定义为： 其中，ε＝kT为循环频率，Mr't为信号r't的均值；2信号r't的广义循环谱密度表示为： 其中，为信号r't的循环自相关函数；3选择广义循环均值和广义循环谱的离散峰值及其个数作为特征，则某混合信噪比下的特征矩阵表示为： 其中，表示采用BPSK调制的无人机用户A的第N个样本信号的特征ρ1；所述步骤4中，利用SAE神经网络识别无人机集群通信波形；所述SAE神经网络具有稀疏特性，其前向传播方程如下：Sin＝σ[Uu1,...,um×Xt+a]11Sout＝Oin＝ση1×Sin×Vtv1,v2...vn+b12Oout＝fη2×Sout×Wtw1,w2...wp+c13其中，Sin，Sout和Oout分别是隐藏层的输入值，隐藏层的输出值和最终的输出值，U、V、W分别为对应连接层的权重矩阵，Xt为步骤3所构造的特征矩阵；σ，f为激活函数，σ为tanh函数或sigmoid函数，f为Softmax函数，η是隐藏层的稀疏系数，a、b、c为各层偏置。

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