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基于高效自适应聚类算法的调制识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于星座聚类的通信信号调制识别新方法.该方法将星座图形状作为调制识别的特征,运用聚类算法EAFCM(efficient adaptive fuzzy C-means)重建接受信号的星座图.基于模糊C-均值(FCM)聚类算法的自适应高效聚类算法EAFCM不仅克服了模糊C-均值聚类算法需要预先确定聚类参数c、对初始中心敏感等不足,而且具有良好的抗噪声性能.将该方法应用到对PSK/QAM信号的调制识别,实验结果表明该方法是实际有效的. 相似文献
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提出了一种基于星座聚类的调制识别新方法。该算法利用改进的OPTICS算法能准确发现数据集分布的特性,不仅克服了模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心、样本输入次序敏感等不足,而且能够同时发现不同密度的聚类,结合聚类有效性分析实现了聚类中心目的自适应调整,同基于DBSCAN的聚类算法相比,降低了时间复杂度。将该算法用于对MPSK/MAPSK信号星座重构和识别,实验结果表明该方法是实际有效的。 相似文献
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一种基于遗传算法的聚类方法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种基于遗传算法的自适应聚类新算法,该算法以聚类中心坐标为遗传算法种群的个体,采用改进的遗传算子和群体更新规则,利用遗传算法的高效全局搜索特性实现聚类,不仅克服了模糊C-均值算法对初始聚类中心和样本输入次序敏感等不足,而且在结合聚类有效性分析的基础上实现了聚类中心数目的自适应调整.通过以该自适应聚类算法对MQAM信号星座进行重构,提出了一种基于星座聚类的MQAM调制识别新方法.仿真表明,文中提出的聚类算法运算效率较高,结果令人满意;基于该聚类算法的MQAM信号识别方法是实际有效的. 相似文献
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顾敏剑 《计算机与数字工程》2013,41(3)
论文为实现数字信号调制方式的自动识别,提出基于模糊C均值聚类算法和支持向量机的信号调制方式识别方法.设计了基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)的特征参数提取方法,构造聚类有效性评估函数得到不同聚类中心数下聚类有效性函数值,通过有显著差异的聚类有效性函数值来确定信号特征参数集合.利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)构造信号识别模型.与单独聚类方法的识别率相比,该方法提高了系统的调制识别率,尤其是在信号信噪比较低时,信号识别率明显提高. 相似文献
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文章针对OFDM信号侦察系统中已有的子信道调制识别方法难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于星座图匹配的子信道调制识别改进算法,该方法采用标准信号星座图的幅度和相位分布构建识别函数,消除了抽取聚类法的调制阶数估计误差,提高了识别的正确率。通过理论分析和仿真试验,验证了该改进方法的有效性和可行性。 相似文献
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一种遗传模糊聚类算法及其应用 总被引:2,自引:1,他引:1
研究一种基于遗传算法的模糊聚类方法,即将遗传算法得到的聚类中心作为模糊C-均值(FCM)聚类算法初值,这样既可以克服FCM算法对初始中心敏感的缺点,也可以解决遗传算法只能找到近似解的问题。将算法用于通信信号的星座聚类,根据聚类有效性函数自适应地确定聚类中心,并完成信号类型的识别。仿真实验证明,当存在较小的定时误差时,算法对PSK和QAM信号仍然是有效的。 相似文献
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一种基于差分星座图的调制体制识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对π/4QPSK和8PSK信号调制体制识别,提出了一种基于相位差分信号星座图的调制体制识别算法.算法利用两种相位差分信号的星座图点数作为识别特征.对单级减法聚类算法不能很好地适应多种调制方式识别的问题,采用一种改进的多级聚类算法得到星座图点数,并通过计算机仿真获得了最佳聚类参数.仿真结果表明,改进后的算法在200个码元下的识别性能至少提高1dB,低信噪比下的性能得到了很大改善.12dB以上时,π/4QPSK和8SK信号的正确识别率达到了100%. 相似文献
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针对当前应用深度学习实现数字信号调制识别过程中网络复杂、计算量高、硬件平台要求高的问题, 本文提出了在改进的MobileNetV3轻量级神经网络中使用信号星座图调制识别的方法. 首先, 将接收到的MPSK和MQAM信号转换成星座图像, 将其进行灰度图像提取, 灰度图像增强, 构建星座图的图像数据集, 然后将ResNet中的跨层结构引入MobileNetV3网络, 解决了随着网络层数的增加, 权重减小而导致的梯度消失现象. 最后将星座图数据集用于训练MobileNetV3的轻量型神经网络权重, 对星座图像进行识别. MobileNetV3基于深度卷积可分离和神经架构搜索(network architecture search, NAS)技术在保证识别精度的前提下, 大大降低了参数量和训练时间, 将对于简单信号的调制识别, 轻量型神经网络可以有效简化网络结构, 降低对硬件设备的要求. 仿真结果表明, 针对的调制信号(BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM), 能实现识别率为99.76%的调制识别, 相较于传统应用深度学习实现调制识别的网络, 网络参数量和计算量明显减小. 相似文献
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针对OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号在非合作通信系统中,具有多种子载波调制类型且有些子载波调制类型难以被调制识别的问题,提出了一种对其子载波分类识别的新方法.此方法结合并改进了星座图聚类投影法和对数似然函数(Logarithmic Likelihood Function,LLF)算法,先对不同子载波调制信号进行星座图聚类投影从而识别出常规子载波调制类型,再进一步通过对数似然函数对常规子载波调制类型和偏移正交(Offset QAM,OQAM)调制类型进行分类识别,并在此基础上推导出子载波组的对数似然函数使其计算结果值更容易被判决门限分类.理论推导和计算机仿真结果表明这种方法能在信噪比高于15 dB的情况下完全识别子载波的调制方式. 相似文献
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针对非协作通信条件下信号调制方式识别问题,提出了一种基于深度神经网络的调制方式自动识别新方法。该方法对接收到的信号进行预处理,生成星座图,并将星座图形状作为深度卷积神经网络的输入,根据训练好的网络模型对调制信号进行分类识别。与以往的识别方法相比,该方法利用卷积神经网络自动学习各种数字调制信号的星座图特征,克服了特征提取困难,通用性不强,抗噪声性能差等缺点,处理流程简单,并对星座图的形变具有不敏感性。针对4QAM、16QAM和64QAM三种典型的数字调制方式,进行了仿真实验,当信噪比大于4时,调制方式的识别正确率大于95%,实验结果表明,基于深度卷积神经网络的信号调制方式识别方法是有效的。 相似文献
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传统电力系统扰动信号识别方法只能解决单一扰动问题,无法对多个扰动信号进行高效率识别,为避免传统方法的弊端,提出了基于约束模糊聚类的扰动信号识别方法。计算拟合信号包络平均值,获取拟合信号和包络平均值之差,将差值作为新的拟合信号,获取最小特征尺度分量,不断进行模态分解,可将信号分解成若干个不同特征尺度函数。经过模态分解的信号满足路由信息协议标准,以新的稀疏向量为基础,对混叠的扰动信号进行特征提取。采用傅里叶变换描述扰动信号基本变化情况,计算电力系统中扰动信号的n阶导数,由此获取传输过程中的变换参数,得到采集点空间位置坐标系,依据该坐标系选择最优窗口标准,使用约束模糊聚类方法,将扰动信号全部聚类到中心位置。通过建立权值系数矩阵,设置迭代次数,并进行误差补偿,获取新的聚类中心,对抗噪声扰动信号进行有效识别。由实验结果可知,该方法最高识别精准度可达到98%,为电力系统正常运行提供支持。 相似文献