1.基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：输入识别结果：提供BPSK信号的分析结果，包括识别的调制方式和相应的参数估计，以及与观测信号的组合，作为反馈给可信性评估方法的输入；

步骤2：构建参考信号：根据步骤1所估计的调制方式和相应的参数估计构造参考信号；

步骤3：估计相位谱：提取观测信号与参考信号之间的乘积的相位谱，并选取相位谱模的平方作为检验统计量；

步骤4：定义统计量：将相位谱模的平方均匀分成M个模块，提取每个模块的极大值γ作为统计量；

步骤5：计算统计量的经验累积分布函数；

步骤6：计算拟合优度检验统计量 及判决门限λ；

步骤7：可信性判决：通过比较拟合优度检验统计量 与判决门限λ进行可信性判决。

2.如权利要求1所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：所述步骤1中，有限观测周期内复杂BPSK信号表示为其中，A为幅度，f0为载波频率，θ0是初始相位，Nc为符号个数，Tc为符号周期，T为观测时间，ck为所传输的第k个符号，值为0或1，Π表示矩形脉冲整形函数，定义如下采用等间隔采样，叠加了高斯白噪声的离散形式的BPSK信号，即观测信号如下其中，Δt是采样间隔，N是样本个数，w(n)为零均值加性复高斯白噪声过程，方差为2σ2；

BPSK信号分析结果的可信性评估归结为H0和H1的假设检验问题：H0：调制方式识别结果正确，且参数估计误差小于标准，无解码错误；

H1存在两种情形：H1a：调制方式识别结果错误；H1b：调制方式识别结果正确但参数估计误差大于标准，存在错误解码。

3.如权利要求2所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：步骤2具体如下：

1)在H0假设下，利用BPSK信号模型以及估计得到的适配信号参数集：载波频率估计值初始相位估计值 构造适配参考信号其中， 表示BPSK信号二进制编码函数的估计值；

2)在H1a假设下，根据失配的信号模型，利用载波频率估计值 以及初始相位估计值构造参考信号如下

3)在H1b假设下，参数的估计基于BPSK信号模型和相应的估计算法，构造参考信号如下其中， 以及 分别为载波频率、二进制码元以及初始相位的估计值。

4.如权利要求3所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：步骤3具体如下：

1)在H0假设下，参考信号与观测信号的相关序列为式中

φ0(n)＝2πΔf0nΔt+Δθ0+Δd2(n)+β(n)其中， 分别为载频估计误差及相位估计误差，为解码误差函数；在H0假设下，Δf0→0，Δθ0→0，Δd2(n)→0，因此有z0(n)＝x(n)y0(n)＝Aα(n)expj[β(n)]其中，α(n)和β(n)分别为1+v(n)的模和相位；

提取观测信号与参考信号之间的乘积的相位为φ0(n)≈β(n),n＝0,...,N-1其相位谱为

Φ0(k)＝DFT[φ0(n)]

2)在H1a假设下，参考信号与观测信号的相关序列为z1a(n)＝x(n)y1a(n)＝Aα1a(n)expj[φ1a(n)],0≤n≤N-1式中，观测信号与参考信号之间的乘积的相位为其相位谱为

Φ1a(k)＝DFT[φ1a(n)]

其中，各参数的上下标1a仅表示是在H1a假设下，其他含义不变；

3)在H1b假设下，参考信号与观测信号的相关序列为z1b(n)＝x(n)y1b(n)＝Aα1b(n)expj[φ1b(n)],0≤n≤N-1式中，观测信号与参考信号之间的乘积的相位为其相位谱为

Φ1b(k)＝DFT[φ1b(n)]

其中，各参数的上下标1b仅表示是在H1b假设下，其他含义不变。

5.如权利要求4所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：步骤4中，令R(k)＝|Φi(k)|2，将其均匀分成M个模块，每个模块包含5～15个样本，提取每个模块的极大值γm＝max[R(k)],k＝1,...N0,m＝1,...M作为统计量，其中，N0＝[N/2-

1]。

6.如权利要求5所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：步骤5中，根据统计量{γm}计算其经验累积分布函数式中，I(·)为示性函数，即当输入为真时值为1，反之值为0；γ是在γm的取值域中，其最大、最小值构成的连续区间上的取值。

7.如权利要求6所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：步骤6中，由经验累积分布函数求其中，Λ1(x)＝exp{-e-x},x∈(-∞,∞)为Gumbel函数，即第一类GEV分布；

在给定的显著性水平或虚假报警概率Pfa下，根据下式求解判决门限λ其中，

8.如权利要求1所述的基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法，其特征在于：步骤7中，通过比较拟合优度检验统计量 与门限值λ进行可信性判决