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衰落环境下基于统计特征的自动调制分类

摘要

软件无线电技术有望在第四代(4G)无线通信系统的发展中发挥重要作用。信号识别过程是信号截获和解调之间的中间环节，是智能接收机的主要任务。自动调制分类(AMC)是基于对接收信号的观察来决定发射机使用何种调制的过程。生成10个候选信号2ASK, 4ASK, 2PSK, 4PSK 2FSK, 4FSK和16 QAM, GMSK, 64QAM和256 QAM。通过模拟AWGN和多径瑞利衰落效应对信道条件进行建模。首先推导了振幅、相位和频率等瞬时特征。随机特征由瞬时特征导出。开发分类器使用了七个关键特征。高阶QAM信号(如64QAM和256 QAM)使用高阶统计参数(如矩和累积量)进行分类。基于阈值建立决策树分类器。 Overall classification result obtained for SNR=3dB was more than 97 %. The success rate was around 99 % (no fading condition) for SNR=5dB. The developed classifier could classify ten modulated signals under varying channel conditions for SNR as low as -5dB.

贾斯帕尔·巴格，尼塔·特里帕希

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