一种第二代小波核函数构造的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及小波变换技术领域，尤其涉及一种第二代小波核函数构造的方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 跳频信号是一种典型的非平稳信号，需要对其采用时频分析，同时获取跳频信号 的到达时间、载频参数等。跳频分析与处理是指对未知跳频信号进行分析，包括对混杂在噪 声中的跳频信号进行检测，然后估计所检测出来的跳频信号的跳频率，定时偏差，跳频图案 等参数，最后完成跳频信号的识别与分选等。
[0003] 高阶统计量由于其携带的大量特征，因此在信号识别领域也得到了广泛应用，可 以通过构造高阶谱核函数的方法，将低维的不可分样本映射到高维空间，从而有效降低支 持向量的个数，提高样本的可分性，达到提高识别率的目的。在高阶谱核函数的基础上，弓丨 入了第一代小波核函数并将其用于对跳频信号的识别。最终通过仿真实验证明第一代小波 核函数可以提高跳频信号识别的正确率但在识别效率方面仍存在提升的空间。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明实施例提供一种第二代小波核函数构造的方法及装置，以解决 现有技术中第一代小波识别效率低的技术问题。
[0005] 第一方面，本发明实施例提供了一种第二代小波核函数构造的方法，包括：
[0006] 获取采样后的离散信号；
[0007] 对所述离散信号进行第二代小波变换得到高维信号；
[0008] 根据高阶谱核函数对所述高维信号进行变换得到第二代小波核函数；
[0009] 利用所述第二代小波核函数识别待识别信号中的跳频信号。
[0010] 第二方面，本发明实施例还提供了一种第二代小波核函数构造的装置，包括：
[0011] 获取模块，用于获取采样后的离散信号；
[0012] 变换模块，用于对所述离散信号进行第二代小波变换得到高维信号；
[0013] 核函数构造模块，用于根据高阶谱核函数对所述高维信号进行变换得到第二代小 波核函数；
[0014] 识别模块，用于利用所述第二代小波核函数识别待识别信号中的跳频信号。
[0015] 本发明实施例提供的一种第二代小波核函数构造的方法及装置，通过对获取的离 散信号进行第二代小波变换得到高维信号，并根据高阶谱核函数对所述高维信号进行变换 得到第二代小波核函数，利用构造的核函数识别待识别信号中的跳频信号。通过采用上述 第二代小波核函数构造的方法及装置，可以在提高跳频信号识别准确率的同时提升跳频信 号的识别效率。
【附图说明】
[0016] 通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它 特征、目的和优点将会变得更明显：
[0017] 图1为本发明实施例一提供的一种第二代小波核函数构造的方法的流程图；
[0018] 图2为本发明实施例二提供的一种第二代小波核函数构造的方法的流程图；
[0019] 图3为本发明实施例二提供的一种支撑向量机识别跳频信号的方法的流程图；
[0020] 图4为本发明实施例三提供的一种第二代小波核函数构造的装置的示意图。
【具体实施方式】
[0021] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描 述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便 于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0022] 实施例一
[0023] 图1为本发明实施例一提供的一种第二代小波核函数构造的方法的流程图。本实 施例的方法可以由第二代小波核函数构造的装置执行，该装置可以由软件和/或硬件来实 现，集成在可构造第二代小波核函数的终端中。如图1所示，该方法包括：
[0024] S110、获取采样后的离散信号。
[0025] 示例性的，所述离散信号可以是对信号发射仪器发出的标准信号进行采样后得到 的离散信号。所述离散信号为二维信号，所述离散信号的具体特征可以根据实际情况进行 限定。
[0026] S120、对所述离散信号进行第二代小波变换得到高维信号。
[0027] 示例性的，第二代小波也称为提升小波，是采用第二代小波变换方法构造的小波。 获取离散信号后，利用小波基对离散信号进行第二代小波变换得到高维信号，完成了离散 信号从低维度到高维度的映射。其中小波基可以根据实际情况进行选择，本实施例中优选 为采用LeGall5/3小波作为小波基。
[0028] 进一步的，对所述采样信号按照预设模型进行第二代小波变换得到高维信号。
[0029] 所述预设模型为第二代小波变换模型，包括分裂、预测和更新三个步骤。分裂 是指将离散信号分为奇元素序列和偶元素序列。预测是指利用奇元素序列和偶元素序 列之间的相关性，通过某元素信号的临近信号来预测某元素信号。更新是指按照预测出 来的结果，对分裂后得到的奇元素序列和偶元素序列进行更新，其中更新后得到的序列 可以根据不同的更新因子得到不同的更新结果，本实施例中优选为采用LeGall5/3小 波的小波基作为更新因子。更新后得到的高维信号保持离散信号的特性。三个步骤完 成后实现对离散信号的第二代小波变换，即实现了离散信号从低维度向高维度的映射， 得到高维信号，高维信号可以提高样本的可分性，便于对低维不可分信号进行区分和 识别。优选的，所述预设模型为：R(n) = (R(2n)，R(2n+l))，其中，R(n)表示经过第二 代小波变换后输出的高维信号，R(2n)和R(2n+1)分别表示输出的高维信号R(n)的偶 元素序列和奇元素序列，其中，+ +Μ2") +【(2"42)I以及
，.其中s(η)表不输入的离散信号，S(2η) 和S(2n+1)分别表示输入的离散信号S(η)的偶元素序列和奇元素序列。
[0030] S130、根据高阶谱核函数对所述高维信号进行变换得到第二代小波核函数。
[0031] 示例性的，所述高阶谱核函数为实函数x(t)和y(t)二者的k阶高阶谱的卷积。 根据高阶谱核函数对高维信号& (η)和高维信号R2 (η)进行变换得到的第二代小波核函数
X[8$ (2/7) + (2/7 - 1)-名（2/? - 2) - 2? (2/? + 1) + 5； (2/? + 2) + 4]} 〇 其中，其中 K(x，y)为第二代小波核函数，Rjn)和私〇1)分别为两个高维信号，Sjn)和S2(n)分别为 札(η)和私(η)对应的离散信号，即在对输入的离散信号进行第二代小波变换后对再对其进 行卷积计算，得到的信号也为高维信号。用得到的第二代小波核函数可以对任意输入的离 散信号进行变换得到对应的高维信号。
[0032] S140、利用所述第二代小波核函数识别待识别信号中的跳频信号。
[0033] 示例性的，在得到第二代小波核函数后，保存所述第二代小波核函数，并利用所述 第二代小波核函数识别待识别信号中的跳频信号。优选为将所述第二代小波核函数放入支 撑向量机中，利用所述支撑向量机识别待识别信号中的跳频信号。支撑向量机能将向量映 射到一个高维空间中，便于分类和回归分析。优选为利用支撑向量机将待识别信号映射成 高维信号，并对其进行分类，识别出待识别信号中的跳频信号。其中对待识别信号映射成高 维信号就是利用放入支撑向量机中的第二代小波核函数进行映射得到的。
[0034] 本发明实施例一提供的一种第二代小波核函数构造的方法，通过对获取的离散信 号进行第二代小波变换得到高维信号，根据高阶谱核函数对高维信号进行变换得到第二代 小波核函数，利用得到的第二代小波核函数对待识别信号中的跳频信号进行识别。采用上 述方法，通过构造第二代小波核函数对跳频信号识别，可以在提高跳频信号识别率的同时 还提升跳频信号的识别效率。
[0035] 实施例二
[0036] 图2为本发明实施例二提供的一种第二代小波核函数构造的方法的流程图。本实 施例是在实施例一的基础上，在构造第二代小波核函数后，对待识别信号中的跳频信号进 行识别做了进一步限定。
[0037] 进一步的，添加了将所述第二代小波核函数放入支撑向量机中，利用所述支撑向 量机识别待识别信号中的跳频信号。具体步骤包括：
[0038] S210、获取采样后的离散信号。
[0039] S220、对所述离散信号进行第二代小波变换得到高维信号。
[0040] S230、根据高阶谱核函数对所述高维信号进行变换得到第二代小波核函数。
[0041]S240、将所述第二代小波核函数放入支撑向量机中，利用所述支撑向量机识别待 识别信号中的跳频信号。
[0042] 支撑向量机（SupportVectorMachine，SVM)为一种基于统计学习理论的模式识 别方法模型，可用于分类和回归，其关键在于核函数。
[0043] 示例性的，在构造第二代小波核函数之后，将第二代小波核函数放入支撑向量机 中，作为支撑向量机的核函数，利用所述支撑向量机识别待识别信号中的跳频信号。图3为 本发明实施例二提供的一种支撑向量机识别跳频信号的方法的流程图。如图3所示，S240 具体包括：
[0044]S241、将所述第二代小波核函数存入支撑向量机中。
[0045] 示例性的，在构造第二代小波核函数之后，将第二代小波核函数存入支撑向量机 中，作为支撑向量机的核函数。
[0046]S242、向所述支撑向量机输入采样后的两个标准跳频信号。
[0047] 示例性的，所述标准跳频信号可以为跳频发射器发出的载波频率按照一定规律变 化的跳频信号，具体的规律可以根据实际情况进行设定，这里不做限定。两个标准跳频信号 的特征量不相同，优选为频率变化规律不相同。
[0048]S243、所述支撑向量机根据所述第二代小波核函数分别对两个所述标准跳频信号 进行变换得到两个训练样本信号，并保存两个所述训练样本信号。
[0049] 示例性的，支撑向量机在接收到两个标准跳频信号之后，根据存入支撑向量机的 第二代小波核函数分别对两个所述标准跳频信号进行变换得到两个训练样本信号，并保存 所述训练样本信号在支撑向量机中。所述训练样本信号为高维信号。
[0050]S244、根据所述第二代小波核函数对所述待识别信号进行变换得到高维待识别信 号。
[0051] 前述步骤可以为预先准备工作，本步骤开始，获