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题名M-QAM信号的调制制式识别
被引量：28
- 1
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作者
詹亚锋
曹志刚
马正新
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机构
清华大学电子工程系微波与数字通信国家重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第2期68-74,共7页
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基金
清华大学"985"基金资助项目(A-2-09)
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文摘
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。
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关键词
M-QAM
调制制式识别
波特率
载波频率
估计
解卷
盲聚类
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Keywords
M-QAM
modulation classification
baud rate
carry frequency
estimation
deconvolution
blind clustering
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分类号
TN941.4
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于支撑矢量机的调制制式识别算法
被引量：2
- 2
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作者
王玉婧
王亚平
赵林靖
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机构
西安电子科技大学ISN国家重点实验室
西安电子科技大学软件学院
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出处
《现代电子技术》
2007年第4期192-194,共3页
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文摘
调制制式识别是信号自适应传输系统中的一项重要技术。研究表明,传统调制制式识别在训练样本有限情况下性能不佳。而基于支撑矢量机的调制分类器采用结构风险最小化原则,在样本有限情况下仍能达到较好性能。通过分析和研究,首次提出结合高阶累积量和多尺度小波分解两种特征的调制制式识别算法。该算法结合高阶累积量对调相信号以及小波特征量对多载波信号识别的突出优点,实现了多种信号的一步识别。通过对该算法在多种常见信号上的应用进行分析和仿真,证明其性能优于传统调制制式识别算法。
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关键词
调制制式识别
支撑矢量机
高阶累积量
小波
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Keywords
modulation identification
support vector machine
higher ordered cumulants
wavelet
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于独立成份分析的MPSK信号调制制式自动识别
被引量：2
- 3
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作者
路威
张杭
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机构
解放军理工大学通信工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1846-1848,1891,共4页
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文摘
针对低信噪比情况下传统的MPSK信号识别算法效率不高的问题,提出一种基于快速独立成份分析(FICA)的MPSK信号非监督识别算法。该方法借助快速独立成份分析提取具有不同分布特征的信号分量作为最大似然分类器的识别特征。实验结果表明,此算法在低信噪情况下能有效地分离信号与噪声分量,挖掘有用信息,实现对MPSK信号的高精度自动识别。
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关键词
快速独立成份分析
调制制式自动识别
主成份分析
特征提取
MPSK
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Keywords
fast independent component analysis
modulation auto-recognition
principal component analysis
feature extraction
MPSK
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种MPSK信号调制方式分类的新方法
被引量：3
- 4
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作者
滕炜亮
赵明生
扈旻
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机构
清华大学电子工程系
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出处
《电讯技术》
北大核心
2004年第2期47-49,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60171037
60003014)
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文摘
提出了一种在不需要对信号载波和码元速率同步的情况下,采用双谱估计对多进制相移键控(MPSK)信号分类的新方法。仿真表明该方法可以达到很好的分类效果。
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关键词
MPSK
双谱估计
多进制相移键控
调制制式识别
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Keywords
Signal processing
Modulation classification
MPSK
Bispectrum estimation
Algorithm
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分类号
TN761
[电子电信—电路与系统]
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