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申请/专利权人：中国人民解放军63891部队
摘要：本发明提出了一种非抑制载波FM信号的识别模型及方法，基于信号带内调制信号多维度特征，通过神经网络识别模型实现非抑制载波FM信号的识别，能够解决非抑制载波FM信号误识别为AM信号的问题。通过神经网络识别模型实现非抑制载波FM信号的识别。其中，神经网络识别模型为将从样本信号中提取到的五维特征输入至神经网络进行学习获得的模型，将目前识别算法中基于单一特征的二叉树识别方法改进为基于多维特征权值统计识别方法。由于每个调制样式都有多维特征，即使某一维特征发生较大畸变时也能够根据其他维度信息进行校正，提高了调试样式识别正确率，在低信噪比10dB下仍有较高的识别正确率。
主权项：1.一种非抑制载波FM调制信号识别模型，其特征在于，所述识别模型通过将从样本信号中提取的多维特征输入至神经网络进行训练获得，所述神经网络输出为非抑制载波FM调制信号识别结果；其中，所述样本信号包括非抑制载波FM调制信号、常规FM信号和AM信号；所述多维特征包括信号的归一化中心瞬时幅度谱峰值特征、瞬时相位的中心非线性分量标准差、瞬时包络及瞬时频率归一标准差比、瞬时幅度归一化平均包络以及瞬时频率归一化平均包络；所述识别模型的输入为待识别信号的多维特征，输出为非抑制载波FM调制信号识别结果；信号的归一化中心瞬时幅度谱峰值特征γmax为： 其中，DFT表示数字傅里叶变换，ani为信号中第i个样本点的归一化幅度，i＝1,2,3…N，N为信号样本点数量；信号的瞬时相位的中心非线性分量标准差σ为： 其中为信号中第i个样本点的瞬时相位非线性分量，i＝1,2,3…N，N为信号样本点数量；信号的瞬时包络及瞬时频率归一标准差比θ为： 其中，std·为均方差算子，ani为信号中第i个样本点的归一化瞬时幅度，fni为信号中第i个样本点的归一化瞬时频率，i＝1,2,3…N，N为信号样本点数量；信号的瞬时幅度归一化平均包络ωa为： 其中，为信号瞬时归一化幅度的尺度平均结果，mean表示取平均；信号的瞬时频率归一化平均包络ωf为： 其中，为信号瞬时归一化频率的尺度平均结果，
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