殷昌义
- 作品数：6 被引量：14H指数：3
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- 一种多径信道下多体制信号识别方法被引量：5
- 2011年
- 针对多径干扰下调制信号识别难的问题,提出了一种基于循环谱的调制信号识别方法.根据信号循环谱的性质,提取频率谱截面和循环谱截面的相关系数作为特征参数,并证明了该特征参数能够消除多径信道参数的影响,克服了利用循环谱或循环相关系数识别信号时受多径干扰影响大的缺点.仿真结果表明:在信噪比为0dB的多径瑞利衰落信道下,2PSK,4QAM和ODFM信号的识别率达到90%以上,与基于循环谱的方法相比,该方法识别率有显著的提高,且具有更强的抗多径能力.
- 李艳玲李兵兵殷昌义刘明骞
- 关键词：调制识别多径信道循环谱特征提取
- 多径信道下调制信号识别新方法被引量：7
- 2011年
- 针对多径信道中存在调制信号识别难以实现及识别率低的问题,提出了一种全盲的基于小波变换和高阶循环累积量相结合的算法(W-HOCC).该算法利用小波变换的线性性质和循环累积量的叠加性质构造识别特征,即把接收信号在小波变换前后的四阶累积量的比值作为识别特征参数.从理论上证明了该算法能够消除多径信道参数的影响.仿真结果表明:在信噪比为0dB的多径瑞利衰落信道下,分类2ASK、2PSK和4QAM信号的识别率几乎达到100%;与基于高阶累积量的算法相比,在识别BPSK和QPSK时,W-HOCC算法的性能明显优于基于高级累积量的算法,而且具有更强的抗噪声和抗多径能力.
- 李艳玲李兵兵殷昌义刘明骞
- 关键词：高阶循环累积量小波变换特征提取多径信道
- 基于粒子群和减法聚类提取分类特征的MQAM信号识别被引量：4
- 2011年
- 目的提出一种基于粒子群和减法聚类相结合的算法优化聚类半径的调制识别新方法。方法首先使用循环逼近法从接收信号中估计载波频率,然后进行下变频、小波消噪和均衡得到基带信号,最后使用粒子群和减法聚类相结合的方法搜索使重构星座图最优的减法聚类的聚类半径,以得到的聚类半径为分类特征来实现MQAM调制信号的识别。结果使用该方法,实现了4种不同阶数QAM信号的识别。结论该算法和现有减法聚类算法相比识别率有显著的提高,同时该识别方法对低信噪比有一定的健壮性。
- 李艳玲李兵兵殷昌义刘明骞
- 关键词：调制识别星座图减法聚类粒子群
- 基于聚类算法的MQAM信号识别方法
- 本发明公开了一种基于聚类算法的MQAM信号识别方法，主要解决由多聚类半径引起的调制识别系统复杂，运算量大，识别率低的方法。其实施步骤为：首先采用了循环逼近的思想对接收信号的实际载波频率进行无限逼近估计，使得能消除载波频率...
- 李兵兵殷昌义李艳玲
- 文献传递
- 基于聚类算法的MQAM信号识别方法
- 本发明公开了一种基于聚类算法的MQAM信号识别方法，主要解决由多聚类半径引起的调制识别系统复杂，运算量大，识别率低的方法。其实施步骤为：首先采用了循环逼近的思想对接收信号的实际载波频率进行无限逼近估计，使得能消除载波频率...
- 李兵兵殷昌义李艳玲
- 多径信道下多体制信号调制识别
- 随着通信技术的飞速发展,通信信号的体制和调制方式日益多样化,通信环境也日趋复杂,这样就使得通信信号的调制识别变的更加困难。目前已有的方法中大多都是基于通信环境为理想条件、高斯白噪声干扰或多径干扰影响小的情况下提出的。至今...
- 殷昌义
- 关键词：信号调制识别循环谱特征量相关系数RBF神经网络
- 文献传递
