基于分数阶变换分路预处理与神经网络辅助的WFRFT信号阶数识别方法

基于分数阶变换分路预处理与神经网络辅助的WFRFT信号阶数识别方法，它属于无线通信信号处理技术领域。本发明解决了现有方法在高斯噪声环境下的识别性能下降以及无法动态适应信号的分数阶特性的问题。本发明对生成的仿真WFRFT信号进行预处理后，将预处理结果输入卷积神经网络中进行训练，将训练好的卷积神经网络用于待识别信号序列的WFRFT变换阶数识别时，能够唯一确定出分类概率大于阈值的支路，该支路即为特征最显著的支路，从而实现了对待识别信号序列的WFRFT变换阶数的识别，本发明方法在高斯噪声环境和信号的动态分数阶下仍然可以进行准确识别，具有极强的鲁棒性。本发明方法可以应用于WFRFT信号阶数识别。