针对常见幅相调制信号的识别算法,在存在频偏和噪声的情况下,实现了常见幅相调制信号(MPSK、MQAM、MAPSK)的类间和类内识别。构造方形网格对信号星座图分布进行统计,构造统计量,实现PSK类与其它信号的类间识别,根据信号四次方谱线特征识...针对常见幅相调制信号的识别算法,在存在频偏和噪声的情况下,实现了常见幅相调制信号(MPSK、MQAM、MAPSK)的类间和类内识别。构造方形网格对信号星座图分布进行统计,构造统计量,实现PSK类与其它信号的类间识别,根据信号四次方谱线特征识别QAM类和APSK类信号,基于不同谱线特征实现PSK类信号的类内识别,通过对QAM类和APSK类信号星座点平均幅度半径的统计,实现类内识别。算法不依赖信号的先验信息,使用的特征参数计算简单,抗频偏性能好。仿真实验表明,当信噪比大于15 d B,数据长度为3 000个符号时,各信号的正确识别率均达到90%以上。展开更多
In this paper, we study the perturbation of spectra for 2 ×2 operator matrices such as Mx ={A0 XB） AC and Mz = （Az CB） on the Hilbert space H K and the sets……
文摘针对常见幅相调制信号的识别算法,在存在频偏和噪声的情况下,实现了常见幅相调制信号(MPSK、MQAM、MAPSK)的类间和类内识别。构造方形网格对信号星座图分布进行统计,构造统计量,实现PSK类与其它信号的类间识别,根据信号四次方谱线特征识别QAM类和APSK类信号,基于不同谱线特征实现PSK类信号的类内识别,通过对QAM类和APSK类信号星座点平均幅度半径的统计,实现类内识别。算法不依赖信号的先验信息,使用的特征参数计算简单,抗频偏性能好。仿真实验表明,当信噪比大于15 d B,数据长度为3 000个符号时,各信号的正确识别率均达到90%以上。
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China(No.10962004)Tianyuan Fund for Mathematics(No.11126307)+2 种基金the National Natural Science Foundation of Inner Mongolia(No.2011MS0104, 2012MS0105)the Research Program of Science at Universities of Inner Mongolia Autonomous Region(No.NJZZ11011)Program of Higher-level Talents of Inner Mongolia University(No.Z20100116)
文摘In this paper, we study the perturbation of spectra for 2 ×2 operator matrices such as Mx ={A0 XB） AC and Mz = （Az CB） on the Hilbert space H K and the sets……
