摘要：針對跳頻通信調(diào)制方式識別問題,提出了一種基于時頻能量譜紋理特征的跳頻調(diào)制方式識別方法。該方法首先采用平滑偽Wigner-Ville分布算法獲取跳頻信號時頻圖,并經(jīng)過二維維納濾波去除時頻圖背景噪聲,提高低信噪比條件下時頻圖清晰度;然后采用連通域檢測算法提取每跳信號的時頻能量譜并將其轉(zhuǎn)化為時頻灰度圖,計算其直方圖統(tǒng)計特征和灰度共生矩陣特征組成22維特征向量;最后通過參數(shù)優(yōu)化后的支持向量機分類器對特征集進行訓(xùn)練、分類和識別。仿真實驗表明,所提取的多維特征向量具有較強的表征能力,避免了由單一特征相似性引起的誤判問題,在信噪比為-4dB的條件下,對跳頻信號BPSK、QPSK、SDPSK、QASK、64QAM和GMSK共6種調(diào)制方式的平均識別正確率達到91.4%。