【摘 要】
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传统的聚类算法用在MQAM（multilevel quadrature amplitude modulation,多进制正交幅度调制）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,提
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传统的聚类算法用在MQAM（multilevel quadrature amplitude modulation,多进制正交幅度调制）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,提出了一种半监督聚类重构星座图的方法,由自适应减法聚类确定初始聚类中心,在其周围标记部分样本点并赋予初始隶属度值fik,根据标记的样本点数目确定可信度参数α的值.用fik和α来监督隶属度和聚类中心的更新,误差平方和函数迭代次数减少1/2.接收端识别时,提出基于星座图圆半径的调制识别方式,该方法能很
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