1.基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将待识信号的时域观测样本进行平方运算，做傅立叶变换后取其模的平方，记为平方谱；

步骤2：迭代求取量化级数的估计值，将平方谱作归一化处理，并对其进行分段线性量化，将归一化平方谱的量化值映射成图的顶点，通过考察各顶点间的相互转移关系，将平方谱变换成特定的无向图结构；

步骤3：提取图的平均度特征，并将其作为识别统计量；

步骤4：根据量化级数的估计值设定相应的门限，将图的平均度特征和设定的门限相比较，以完成对待识信号的识别。

2.如权利要求1所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法，其特征在于：所述步骤1中，待识别信号在时域中表示为x(n)，将其先作平方运算，然后将平方运

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算后的信号做离散傅立叶变换并取其模的平方，得到平方谱Y(k)＝(|DFT[x (n)]|) ，k＝0，

1，...，N‑1，其中N为信号的样本点数。

3.如权利要求2所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法，其特征在于：所述步骤2具体如下：步骤2.1：设定顶点数的初始值，然后以此顶点数对待识信号的原始功率谱Z(k)＝(|2

DFT[x(n)]|) 进行图域变换，并记下该图度向量的最大值 和最小值 之差当 时，ε为设定的参数，记下此时的顶点迭代值i0，令作为最终图域变换的顶点数；

步骤2.2：将平方谱Y(k)作归一化处理，得到其归一化平方谱Y0(k)为：其中，

将量化级数的估计值 作为图域变换的顶点数，根据下式，对归一化平方谱Y0(k)进行分段线性压缩处理：其中， Q(k)为分段线性压缩后的序列；

步骤2.3：将Q(k)映射成无向图G(V，E)，其中图的顶点集 图的边集合E＝{eα，β|να∈V，νβ∈V}，eα，β表示图的两个顶点之间的边；构成图的具体做法是：如果存在至少一次以下电平转移关系，Q(m)＝vα并且Q(m+h)＝vβ，m＝1，...，N‑h，1≤h≤N‑1，则vα和vβ两个顶点相连接，eα，β＝1；否则，两个顶点无连接，eα，β＝0。

4.如权利要求3所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法，其特征在于：所述步骤2.1中，设定顶点数的初始值为2，ε取0.1。

5.如权利要求3所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法，其特征在于：所述步骤3中，计算图G(V，E)的度矩阵 并对该矩阵中所有元素求和以后再除以顶点数，则得到图G(V，E)的平均度：其中，Sum(DG)表示图度的和，将图G(V，E)的平均度<ω>作为调制识别的统计量。

6.如权利要求1所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法，其特征在于：所述步骤4中，根据量化级数的估计值 设定识别门限 将识别统计量与设定的门限相比较，如果识别统计量小于设定的门限，则信号为BPSK调制信号；否则为QPSK调制信号。

7.基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别系统，其特征在于，包括：运算模块，用于将待识信号的时域观测样本进行平方运算，做傅立叶变换后取其模的平方，记为平方谱；

变换模块，用于迭代求取量化级数的估计值，将平方谱作归一化处理，并对其进行分段线性量化，将归一化平方谱的量化值映射成图的顶点，通过考察各顶点间的相互转移关系，将平方谱变换成特定的无向图结构；

特征提取模块，用于提取图的平均度特征，并将其作为识别统计量；

信号识别模块，用于根据量化级数的估计值设定相应的门限，将图的平均度特征和设定的门限相比较，以完成对待识信号的识别。

8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使计算机执行如权利要求1‑6任一项所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现如权利要求1‑6任一项所述的基于分段线性压缩量化的BPSK及QPSK信号调制识别方法。