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摘要：本发明公开了一种基于复杂网络理论的通信信号特征提取方法，包括S1、采集噪声环境下的通信信号；S2、对通信信号进行分箱并符号化处理，构建信号符号序列；S3、根据符号序列的不同状态情况，构建状态转移矩阵；S4、根据状态转移矩阵构建通信信号二值无向复杂网络；S5、提取通信信号二值无向复杂网络的统计特征，构建通信信号的特征向量，完成通信信号的特征提取，本方案所提取的通信信号特征，作为分类器的输入，实现了在低信噪比环境、少量的标签样本下多类通信调制信号的有效识别。

主权项：1.一种基于复杂网络理论的通信信号特征提取方法，其特征在于，包括以下分步骤：S1、采集噪声环境下的通信信号；S2、对通信信号进行分箱并符号化处理，构建信号符号序列；所述步骤S2包括以下分步骤：S21、对通信信号进行min-max归一化处理，将处理后的数据映射至[0，1]区间内；S22、将处理后的数据从小到大排序，按照数值个数等分为m等份，每一等份作为一个分箱，其表达式为： 其中，B为分箱，k为分箱序号，Bk为第k个分箱；S23、根据分箱情况，对通信信号进行映射，获得符号序列S，其表达式为：S＝[s1,s2,...,sL],sL∈[1,m]其中，S为长度为L的符号序列，SL为序号序列中的第L个符号；xi为通信信号的第i个数值点，若xi在分箱后属于Bk，则SL＝k；S3、根据符号序列的不同状态情况，构建状态转移矩阵；S4、根据状态转移矩阵构建通信信号二值无向复杂网络；S5、提取通信信号二值无向复杂网络的统计特征，构建通信信号的特征向量，完成通信信号的特征提取；所述步骤S5包括以下分步骤：S51、计算通信信号二值无向复杂网络G的平均度值K，其计算公式为： 其中，K为G中全部节点的度的平均值，ki为节点vi的度值；S52、计算通信信号二值无向复杂网络G中节点间的平均分离程度L，作为平均距离，其计算公式为： 其中，L为G中全部节点的最短路径距离的平均值，dij为节点vi与节点vj在最短路径上连接这两个节点的边的数目；S53、计算通信信号二值无向复杂网络G的平均集聚系数C，其计算公式为： 其中，C为G的平均集聚系数，Ci为节点的集聚系数；aik表示节点vi与节点vk连接关系，ajk表示节点vj与节点vk连接关系；S54、计算通信信号二值无向复杂网络G的全局集聚系数Gtotal，其计算公式为： 其中，Gtotal为G的全局集聚系数，GΔ为网络中闭三元组数，GΛ表示网络中开三元组数；S55、计算通信信号二值无向复杂网络G的匹配系数r，其表达式为： 其中，r为G的匹配系数，qk为网络中随机选取的一个节点，其度为k的邻居节点再被选取的概率，σq为余度q分布的方差，Pj，k为网络中随机选取的一条边两端节点的度分别为j和k的概率，kmin和kmax分别为网络中节点的度的最小值和最大值，M为网络的总连边数，mj，k为度为j的节点和度为k的节点之间的连边数，μj,k为系数函数，若j＝k，则μj,k的值为2，否则为1；S56、将通信信号二值无向复杂网络G的平均度、平均距离、平均集聚系数、全局集聚系数和匹配系数作为G的统计特征，根据G的统计特征，构建通信信号的特征向量F，其表达式如下： 其中，F为通信信号的特征向量。

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