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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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针对多进制正交幅度调制(Multiple quadrature amplitude modulation,MQAM)信号在低信噪比条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于综合利用高阶统计信息的信噪比估计改进算法。根据所选高阶统计量最高阶数的不同,建立了3种信噪比与多种高阶统计量运算式之间的线性关系,利用全回归线性分析方法将3种线性关系转化为3种全回归模型,并求解模型系数。该算法充分利用了多种高阶统计量的有用信息,提高了信噪比估计精度。MQAM的仿真结果表明:在低信噪比条件下,该算法减小了信噪比估计误差,其估计性能明显优于传统的其他算法,且3种模型估计性能依次增加,可依据不同的信噪比要求对3种模型进行选取。 相似文献
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提出一种适用于MQAM数字通信系统的自适应变模方形轮廓线盲均衡算法(AVSCA).该算法在方形轮廓线算法(SCA)基础上,针对MQAM信号的多模特点,用多模零误差曲线替代常模零误差曲线,并通过判决条件对均衡器输出信号进行判?使得均衡器自适应调节其零误差曲线.理论分析和在典型音频带信道上仿真结果表明该算法有效地降低了残留码间干扰和提高了收敛速度,具有很好的均衡性能. 相似文献
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针对低信噪比条件下通信信号调制类型识别困难的问题,提出一种新的基于瞬时信息的数字调制识别方法。该方法采用改进的小波阈值消噪算法对信号的瞬时信息进行消噪处理,从而增大不同调制信号间特征值的差异,再采用弹性反向传播(RPROP)算法训练的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等7种调制信号进行分类识别。仿真结果表明:该算法在信噪比低至2dB时,能使所有调制信号均达到96%以上的正确识别率,极大地改善了低信噪比下的识别性能。 相似文献
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正交频分复用(OFDM),因为它在无线多径衰落信道下具有较好的传输特性,正越来越受到人们的关注;OFDM是一种先进的抗符号间干扰(ISI,Inter—Symbol Interference)的高速传输技术;文中对其技术特点原理进行了研究,利用Simulink进行OFDM系统链路级的仿真,在不同的信道情况条件下,分别采用MQAM(多进制正交幅度调制)与MPSK(多进制相位调制)两种调制方式进行仿真,并且分析仿真结果,得到两种调制方式在OFDM系统中的性能对比。 相似文献