【摘 要】
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针对非协作通信中的MPSK信号调制识别问题,提出基于相位聚类的调制识别算法。该算法以MPSK信号相位聚类的周期性为分类特征,应用傅里叶变换作为特征提取的方法,实现了对MPSK
【机 构】
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清华大学电机系电力系统国家重点实验室
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针对非协作通信中的MPSK信号调制识别问题,提出基于相位聚类的调制识别算法。该算法以MPSK信号相位聚类的周期性为分类特征,应用傅里叶变换作为特征提取的方法,实现了对MPSK信号的类内识别。同时本文还对该算法进行了改进,减少了该算法的计算量,并使该方法可对含有载波频偏的MPSK调制信号进行识别。该算法在信噪比较低的情况下识别准确率高,且可对高阶MPSK信号进行分类识别。仿真实验表明,当码元长度为500,信噪比为3dB时,算法对BPSK、QPSK、8PSK的分类识别率达到了98.7%;当信噪比提高到9dB时
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