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。     

基于接收信号点极坐标的调制方式识别

提出一种信号调制识别算法.该算法提取接收信号点的极坐标值作为识别特征,利用基于样本与核的相似性度量动态聚类,对不同调制的信号星座图进行分类而完成信号的调制识别.算法较好地克服了相位估计误差的影响,仿真表明该算法有效.     

基于星座图的QAM信号调制方式识别

给出了利用信号星座图的QAM信号调制方式识别技术。在对QAM信号进行分析的基础上。重点讨论了信号载频、码元速率盲估计方法以及信道盲均衡方法。仿真结果表明，利用这种方法，可以精确地估计QAM信号的载频和码元速率，成功地将信号星座图恢复出来，并通过信号星座图完成信号的识别。     

一种基于星座图恢复的多进制相位调制信号识别算法

在实际调制过程中,无线电波传输多径及衰落引起的符号间干扰和信号接收端的载波频偏会造成星座图难以识别。针对这一问题,提出了一种基于星座图恢复和卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法。首先,设定相邻采样点距离和相位角的阈值以筛除发生符号间干扰时的采样点,保留剩余的有效采样点并形成聚类组;然后,通过旋转相邻聚类组抵消载波频偏带来的影响,实现星座图的恢复;最后,利用卷积神经网络对星座图进行特征自动提取和调制识别。实验结果表明,对于实测信号,所提算法能够较好地恢复星座图并实现BPSK、QPSK和8PSK的准确识别。最终的识别准确率达到了99.9%,较星座图恢复前提高了24.2%。     

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。     

M-QAM信号的调制制式识别

提出了一种M-QAM信号的识别算法。该算法不需要预先知道信号的波特率、载波频率,而是首先从接收信号中估计出这些参数,然后进行插值、解卷、聚类,最后得到识别结果。仿真表明,在信噪比大于8dB且码元数目大于400时,最终的识别率超过了95%。该算法有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别。     

一种改进的MQAM信号调制方式识别算法

传统的多进制正交幅度调制信号调制方式的识别方法,是对信号的星座图进行减法聚类,通过得到的聚类中心个数确定调制阶数,从而完成识别。由于信号的数据长度及聚类半径对识别性能的影响很大,为降低一定数据长度下聚类半径对识别效果的影响,提出了结合减法聚类和最大似然估计理论的改进识别方法,并给出了识别流程。仿真结果表明,在一定条件下,改进算法对信噪比的要求低于传统方法约6dB。     

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。