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混合调制信号调制识别方法
  • ISSN号:0529-6579
  • 期刊名称:《中山大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TN911[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]佛山科学技术学院电子与信息工程学院,广东佛山528000, [2]西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071, [3]惠州学院计算机科学系,广东惠州516007
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(61072070,61301179);教育部博士学科点基金资助项目(20110203110011);ISN国家重点实验室自主课题资助项目(ISN1101002);广东省科技计划资助项目(20128010100038);广东省一教育部产学研结合资助项目(20128091100364);惠州市科技计划资助项目(2011C020005005)
中文摘要:

研究基于决策理论算法的混合调制信号特征参数提取与自动识别技术,提出适合混合调制信号调制识别的树型分类器及相应识别步骤。在外调制、内调制识别时首次分别采用副载波信号个数构成的特征矢量、均值归一化包络方差、副载波信号瞬时幅度分布区域统计值等算法,抑制噪声干扰,提高特征参数的准确性,仿真结果表明,在信噪比为6dB情况下,调制识别率接近90%,和现有混合调制识别方法相比取得较好的识别效果,在混合信号调制识别管理中具有广泛的应用前景。

英文摘要:

Based on decision theory algorithm, the characteristic parameter extraction and automatic identification technology of mixed modulation signal are researched, and then the tree classifier with identification steps which are suitable for mixed modulation signal modulation recognition are put forward. The characteristic vector which are composition of the number of subcarrier signal, envelope variance of mean normalization and algorithm of the statistical value of subcarrier signal instantaneous amplitude dis- tribution area are first used' in recognition of outer modulation and inner modulation respectively so as to reduce the noise interference and improve the accuracy of characteristic parameters. The simulation re- sults show that modulation recognition rate is close to 90% under the condition of SNR which is 6 dB and it has a good recognition effect compared with mixed modulation recognition method existing and a broad prospect of application in the management of the mixed signal modulation identification.

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期刊论文 44 会议论文 12 获奖 2 专利 28 著作 1
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期刊信息
  • 《中山大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中山大学
  • 主编:王建华
  • 地址:广州市新港西路135号
  • 邮编:510275
  • 邮箱:xuebaozr@mail.sysn.edu.cn
  • 电话:020-84111990
  • 国际标准刊号:ISSN:0529-6579
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1241/N
  • 邮发代号:46-15
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,广东省优秀科学技术期刊一等奖,《中文核心期刊要目总览》综合性科技类核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18509