一种基于信道盲辨识和盲均衡的多径信道调制方式识别算法

针对多径环境下MPSK和MQAM信号的调制识别问题,该文提出了一种基于信道盲辨识和盲均衡的调制识别算法。算法首先进行信道阶数精确估计,然后以矩阵外积分解为基础,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡的稳定性,最后,对均衡后的星座图进行多级减法聚类,得到信号的调制方式。与现有算法相比,算法结构简单,所需数据量小,适用范围广,实用性强。仿真结果证明了算法的有效性。     

平坦慢衰落信道下基于HOS的PSK调制盲信道估计

提出一种基于符号高阶统计量（HOS, high-order statistics）的MPSK调制信道衰落系数盲估计算法。针对平坦慢衰落信道模型,首先分析了MPSK调制符号高阶统计量特征,证明了MPSK调制符号的M次方符号的值是唯一的,而当1≤M′相似文献   

基于星座图的数字调制方式识别

针对现有数字调制方式识别类型有限的问题，提出一种基于星座图的分类算法。算法首先利用盲均衡技术克服信道的多径效应与系统同步误差，再对信号减法聚类，提取聚类中心与理想星座图模型进行匹配，从而实现MASK、MPSK、MQAM等调制方式的识别。仿真证明：星座图是一个稳定的、强健的识别标志。     

基于改进的半监督聚类的MQAM信号调制识别

传统的聚类算法用在MQAM信号的调制识别中,算法的迭代次数多,特别对高阶调制信号运算时间长。针对该问题,提出了一种改进的半监督聚类重构星座图的方法,用标记的样本点来指导隶属度和聚类中心的更新,降低了算法的运算复杂度,减少了迭代次数,聚类中心数目准确。通过分析接收端星座图,提取星座图的特征参数R并与标准星座图的参数Rs进行比较,实现了MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明该方法对MQAM信号的识别率在90%之上,且算法的复杂度低,尤其当调制阶数较高、数据长度较长时,能够将运算时间减少为原来的1/3。     

基于改进的半监督聚类MQAM信号的调制识别

传统的聚类算法用在MQAM信号的调制识别中,算法的迭代次数多,特别对高阶调制信号运算时间长。针对此问题,本文提出了一种改进的半监督聚类重构星座图的方法,用标记的样本点来指导隶属度和聚类中心的更新,降低了算法的运算复杂度,减少了迭代次数,聚类中心数目准确。通过分析接收端星座图,提取星座图的特征参数R并与标准星座图的参数Rs进行比较,实现对不同阶数MQAM信号的调制方式的识别。仿真结果表明该方法对MQAM信号的识别率在90%之上,且算法的复杂度低,尤其当调制阶数较高、数据长度较长时,能够将运算时间减少为原来的1/3。     

基于聚类分析的M-QAM信号识别

在对多进制正交幅度调制(M-QAM,M-ary Quadrature Amplitude Modulation)信号星座图的不同聚类识别算法进行比较与分析的基础上,并针对信号码元数目不足的情况,提出了一种利用星座图对称特性与减法聚类相结合的改进算法.算法首先从接收数据中估计出码元速率,并根据码元速率估计值对其匹配滤波及抽样判决来恢复出信号星座图,然后将星座图中关于原点对称的两个象限中的星座点横坐标值与纵坐标值都投影到横轴或纵轴上,并对投影点进行聚类,从而,实现M-QAM调制方式识别.仿真结果证明:该识别算法能正确有效地识别M-QAM信号调制类型,而且减少了计算量,易于实际应用.     

有频偏的星座图恢复和匹配

提出一种调制识别算法。首先利用载波相位跟踪盲分离算法估计载波频偏,以消除其对星座图恢复和匹配的影响。然后通过样本与核的相似性度量的动态聚类来恢复信号星座图,利用准最大似然分类准则,完成重构星座图与预期星座图的匹配。在存在频偏的情况下,仿真表明该算法的有效性。     

基于信号周期平稳特性的OFDM系统时频参数盲估计算法

该文考虑移动通信信道下的OFDM系统同步参数估计问题,通过对接收信号进行采样,获得具有周期平稳特性的序列,在此基础上提出一种基于OFDM信号周期平稳特性的系统时延和频偏盲估计算法,并对算法进行时频参数估计范围和误差来源分析。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅适用于频率选择性衰落信道,而且与同类的方法比较,具有更大的频偏估计范围和更高的估计精度。     

一种基于星座图聚类的MQAM识别方法

星座图是数字调制信号MQAM的重要特征,提出了一种利用星座图减法聚类对MQAM信号进行识别的新算法。该算法通过分析接收端信号的星座图,提取描述星座图特征的参数,与标准星座图进行相关比较,实现了加性高斯白噪声下数字调制信号MQAM的识别。通过实验证明该方法可以有效地对数字调制信号MQAM进行识别,而且该算法具有复杂度低的优点。尤其当数据长度比较短时,有较好的识别效果。     

基于星座图聚类分析调制识别的改进算法

通过分析聚类分析在星座图中的应用,得出星座图聚类分析对高阶QAM短突发信号的类内调制识别不适用的结论,从而提出了星座图聚类调制识别法在短突发信号的改进方法。将星座点在坐标轴上投影,利用投影点进行聚类分析,可以提高星座聚类算法在高阶QAM短突发信号调制识别中的性能。仿真结果表明,在短突发信号的条件下,该方法具有良好的识别效果。