认知无线电中非高斯噪声下数字调制信号识别方法

发布时间：2019-08-11 22:01

【摘要】：针对认知无线电系统中传统数字调制识别方法在非高斯Alpha稳定分布噪声下识别性能差、计算复杂度高的问题,提出了一种基于分数低阶循环谱相关系数的数字调制识别新方法。该方法提取分数低阶循环谱截面和频率谱截面以及其投影面的5个相关系数作为识别特征参数,并采用判决树分类器,实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。仿真结果表明,在非高斯Alpha稳定分布噪声下,该识别方法不仅具有较高的识别率和良好的稳健性并且计算复杂度更低,更适合于认知无线电系统。
[Abstract]:In order to solve the problem of poor recognition performance and high computational complexity of traditional digital modulation recognition methods in cognitive radio systems under non-Gaussian Alpha stable distributed noise, a new digital modulation recognition method based on fractional low-order cyclic spectrum correlation coefficient is proposed. In this method, the fractional low order cyclic spectrum cross section and frequency spectrum cross section and the five correlation coefficients of their projection plane are extracted as the recognition feature parameters, and the decision tree classifier is used to realize the recognition of digital modulation signal under non-Gaussian noise. The simulation results show that the recognition method not only has high recognition rate and good robustness, but also has lower computational complexity under the condition of non-Gaussian Alpha stable distribution noise, and is more suitable for cognitive radio systems.
【作者单位】： 西安电子科技大学
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271299,61102057) 国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2009CB320404) 高等学校学科创新引智计划基金资助项目(B08038)~~
【分类号】：TN925

【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：2525547