(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211310546.8 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 北京邮电大 学 地址 100876 北京市海淀区西土城路10号 (72)发明人 张琦　忻向军　姚海鹏　黄之琦　 高然　田凤　刘炳春　田清华　 王拥军　杨雷静　王富　 (74)专利代理 机构 北京挺立专利事务所(普通 合伙) 11265 专利代理师 高福勇 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 20/10(2019.01) (54)发明名称 一种基于星座图多特征提取算法的调制格 式识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于星座图多特征提取 算法的调制格式识别方法， 首先使用加权线性最 小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分， 并计算每个区域内的分形维数， 将此结果作为图 像特征之一； 然后利用灰度共生矩阵提取图像在 不同方向的特征值， 计算它们的均值和方差， 并 将结果作为另 一个特征； 最后， 将两种特征输入 到支持向量机构造的调制格式分类器中， 实现对 光通信系统中调制格式识别。 本发 明方法改进了 传统单一的基于特征提取的调制识别方法， 原理 简单， 计算复杂度低， 对常用调制格式的识别准 确度高， 且与机器学习算法进行融合， 易于从现 有系统升级。 本方法调制格式平均识别率超过 98％。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 115456113 A 2022.12.09 CN 115456113 A 1.一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法， 其特征在于， 首先使用加权 线性最小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分， 并计算每个区域内的分形维数， 将 此结果作为图像特征之一； 然后利用灰度共生矩阵提取图像在不同方向的特征值， 计算它 们的均值和方差， 并将结果作为另一个特征； 最后， 将两种特征转化 成多特征向量输入到支 持向量机构造的调制格式分类 器中以识别不同信号的调制格式。 2.根据权利要求1所述的一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1、 信号预处理， 将生成的星座图保存为图像， 对图像进行二值化处理与分析， 得到二 值化图像； S2、 首先使用加权线性最小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分， 并计算每个 区域内的分形维数， 将此结果作为图像特征之一， 然后利用灰度共生矩阵提取图像在不同 方向的特征值， 计算它们的均值和方差， 并将结果作为另一个特征； 最后， 将两种 特征转化 成多特征向量； S3、 结合支持向量机构造调制格式分类 器； S4、 将步骤S2多特征向量输入到步骤S3建立的调制格式分类器中， 判别出待测信号的 调制格式。 3.根据权利要求1所述的一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2的加权线性 最小二乘算法的分形维数算法为： 将二维星座 图表示为三维表面， 其中(x,y)表示 图像平面上的像素位置， 第三个坐标z 由像素灰度值表示； 把像素大小为M*M的星座图分成大小为s*s个小块， 其中 s为整数， 网格的比 例为r， 由 获得， 每个小块 都有一列s* s*h的盒子， 其中G是灰度图像的灰度级总数， 通过公 式(1)计算获得： 位置在第(i,j)处图形的最大和最小灰度级分别落在第g个和第l个盒子中， nr为大小s* s*h的盒子的数量， 通过公式(2)计算获得： nr(i,j)＝g ‑l+1                       (2) 网格比例r下的盒子总数Nr通过公式(3)计算获得： Nr＝∑i,jnr(i,j)                     (3) 拟合直线每个点(xd,yd)对应一个不同的网格大小s， 其中 yd＝logNr， 利用 梯形隶属函数为每个网格尺寸分配权重W(s)， 以表示对应点(xd,yd)的权重， 如公式(4)所 示：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115456113 A 2其中， at、 bt、 ct和dt的值用公式(5)来估算： 在获得点(xd,yd)的权重后， 使用加权最小二乘算法将 这些点拟 合到回归线 y＝ax+b中， 最后使用公式(6)计算得到图像的分形维数： 4.根据权利要求1所述的一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2中灰度共生矩阵算法为： 该灰度共生矩阵矩阵为n*n的方形矩阵， 其中n是图像中灰度等级类别的数量， 矩阵中 的(i,j)元素代表像素对的数量， 计算0 °、 45°、 90°和135°四个方向的灰度共生矩阵， 将p(i, j)按照公式(7)进行归一 化处理： 其中R为归一 化常数； 使用角二阶矩m1、 熵m2、 对比度m3和相关性m4四个特征来进行图像块的检索， 通过公式 (8)来计算获得： 其中： μx＝∑i∑ji*P(i,j)， μy＝∑i∑jj*P(i,j)， δx＝∑i∑j(i‑μx)2*P(i,j)， δy＝∑i∑j (j‑μy)2*P(i,j)； 将m1、 m2、 m3和m4的均值和方差作为纹 理特征。 5.根据权利要求1所述的一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法， 其特 征在于， 所述步骤S3利用支持向量机对特征数据进行二值分类处理， 通过构造一个超平面 来分隔两类数据。 6.根据权利要求1所述的一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法， 其特权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115456113 A 3