用于调制识别的二维累积量特征统计模型

发布时间：2018-04-27 19:41

  本文选题：累积量 + 调制识别　； 参考：《西安电子科技大学学报》2014年02期

【摘要】：高阶累积量是一种用于数字调制方式识别的重要特征.笔者在高斯白噪声信道下,构造了一种用于识别线性数字调制方式的二维归一化四阶累积量特征,并推导出该特征近似服从高斯分布.为了验证该模型与特征样本服从的统计模型一致,根据贝叶斯准则在二维特征平面上构造最大似然分类器,并从理论上推导出二元调制方式识别问题的平均分类正确率,它与仿真实验得到的平均分类正确率吻合得很好,证明了该方法的正确性.
[Abstract]:High order cumulant is an important feature of digital modulation recognition. In this paper, a two-dimensional normalized fourth-order cumulant feature for linear digital modulation is constructed in Gao Si white noise channel. In order to verify that the model is consistent with the statistical model of feature sample compliance, the maximum likelihood classifier is constructed on the two-dimensional feature plane according to Bayesian criterion, and the average classification accuracy of binary modulation recognition problem is derived theoretically. It is in good agreement with the average classification accuracy obtained by simulation experiments, and proves the correctness of the method.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;国家无线电频谱管理研究所;
【基金】：国家科技重大专项资助项目(2010ZX03006-002-03)
【分类号】：TN911.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1812051