基于机器学习和小波分解系数特征的IM信号检测方法

本发明公开了基于机器学习和小波分解系数特征的IM信号检测方法。该方法对接收的IM信号经过N点快速傅里叶变换，得到N个子载波，并根据标记子载波的激活情况，作为样本标签。对预处理后的子载波R(k)进行小波分解，从分解得到的高频细节分量和低频近似分量中提取统计学特征，作为子载波R(k)的样本特征，输入机器学习算法中，进行二分类，根据样本特征区分子载波的激活情况，并与样本标签进行比较，训练机器学习算法的超参数。对于待检测的IM信号，进行小波分解后提取小波系数的统计学特征，输入训练后的机器学习算法中，得到子载波的激活情况，完成检测。该方法利用模型的寻优能力确定阈值，能够更全面学习到信号的特征。