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基于半监督聚类理论的MQAM信号的盲识别
  • ISSN号:1672-6987
  • 期刊名称:青岛科技大学学报(自然科学版)
  • 时间:2014.8.15
  • 页码:405-409
  • 分类:TN911.23[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]郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(U1204604,61172086);中国博士后基金项目(2012M511587);河南省博士后基金项目(2011829);河南省青年骨干教师基金项目(2013GGJS-002).
  • 相关项目:基于聚类理论的任意星座图MQAM信号调制方式识别算法研究
中文摘要:

在MQAM信号的调制识别中,传统聚类算法聚类效果差,误差平方和函数出现起伏且收敛慢.对此问题,提出由标记的样本点来指导隶属度及聚类中心的更新的半监督聚类理论重构MQAM信号星座图的方法.通过分析星座图,提出了基于星座图圆半径的识别方法,完成了对不同阶数MQAM信号调制方式的识别.仿真结果表明该方法提高了聚类准确度,误差平方和函数曲线平滑,且MQAM信号的识别率在90%以上.

英文摘要:

In the modulation classification of MQAM signals, traditional clustering algo- rithm results is poor, squared error function appears downs and slow convergence. To solve this problem, We proposed a method by the labeled samples to guide the membership degree and the clustering center update for reconstruction MQAM signal constella- tion based on semi supervised clustering theory. Through analysis the constellation, recognition method is proposed based on constellation radius, completed the recognition of the different orders of MQAM signal modulation. Simulation results show that this method improves the accuracy of clustering; the squared error function curve is smooth, and the recognition rate MQAM signals above 90%.

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期刊信息
  • 《青岛科技大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:山东省教育厅
  • 主办单位:青岛科技大学
  • 主编:马连湘
  • 地址:青岛市松岭路99号
  • 邮编:266061
  • 邮箱:xbzr@qust.edu.cn
  • 电话:0532-88959017 88959018
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-6987
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1419/N
  • 邮发代号:24-233
  • 获奖情况:
  • 中国高校优秀科技期刊,全国石油和化工行业优秀期刊,全国高校优秀编辑质量奖科技期刊,华东地区优秀期刊,山东省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:3384