1.一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，具体包括以下步骤：

1)计算不同接收天线之间观测信号的延时相关谱模值；

2)将相关谱模值进行分组，并取各分组的极大值，构建分组极大值序列；

3)基于极值理论EVT得到归一化的分组极大值序列；

4)提取归一化的分组极大值序列的极大值，作为识别特征量；

5)设定MIMO空时码识别的门限；

6)将识别特征量和门限相比较，识别MIMO信号中的SM和STBC两种编码。

2.如权利要求1所述的一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，其特征在于：在步骤1)中：设定MIMO传输环境中，有L个发射天线，P个接收天线，L＞1，P＞1，接收天线的接收信号向量为：r(n)＝H(n)s(n)+w(n)，n＝0，...，N-1，其中，H(n)为瑞利衰落型信道矩阵，w(n)为加性高斯白噪声，方差为 s(n)为信号向量，N为信号样本长度；

记第i根天线的接收信号为ri(n)，第j根天线的接收信号为rj(n)，延时量为τ，则相关谱模值为：U(k)＝|DFT[ri(n)rj(n-τ)]|，k＝0，...，N-1，其中i≠j，参与相关谱运算的信号必须来自不同的接收天线，τ＞1。

3.如权利要求2所述的一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，其特征在于：在步骤2)中：将相关谱模值U(k)进行分组，将其均匀分成K组，并对每一个分组取极大值γl，l＝

0，...，K-1，将K个分组极大值构成分组极大值序列{γl}，l＝0，...，K-1。

4.如权利要求3所述的一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，其特征在于：在步骤3)中：基于EVT方法，将分组极大值序列{γl}进行归一化，得到归一化分组极大值序列U′(l)＝[γl-aK]/bK.，l＝0，..，K-1，其中，归一化系数 σz为相关谱序列的标准差。

5.如权利要求4所述的一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，其特征在于：在步骤4)中：选择归一化分组极大值序列U′(l)的极大值作为识别特征量，记为Revt＝max[U′(l)]。

6.如权利要求5所述的一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，其特征在于：在步骤5)中：设定MIMO空时码识别的门限thevt，thevt＝-ln[-ln(1-Pfa)]，式中，Pfa为虚警概率。

7.如权利要求6所述的一种基于分组极值模型的MIMO空时码识别方法，其特征在于：在步骤6)中：当Revt≥thevt时，则码型为STBC；否则，码型为SM。