發(fā)布時間：2017-10-19 00:14

  本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯序貫推理的自適應(yīng)調(diào)制識別算法

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【摘要】：提出了一種時變衰落信道下的自適應(yīng)調(diào)制識別算法,設(shè)計出一種新的動態(tài)狀態(tài)空間模型,來刻畫信號調(diào)制方式與時變信道增益的時變特性,并引入一階有限狀態(tài)馬爾可夫(finite state Markov channel,FSMC)模型來描述衰落信道;基于上述,新算法采用貝葉斯序貫推理法,充分發(fā)掘利用了其中所隱含的信道動態(tài)相關(guān)特性,實現(xiàn)對調(diào)制方式和時變信道增益的聯(lián)合估計。仿真結(jié)果表明,新算法性能相比于傳統(tǒng)ALRT算法有極大提升,且增加采樣點數(shù)或者降低多普勒頻移值都會使算法性能得到改善。
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;國家無線電監(jiān)測中心;
【關(guān)鍵詞】： 自適應(yīng)調(diào)制識別 時變衰落信道 動態(tài)轉(zhuǎn)移 貝葉斯序貫推理 聯(lián)合估計
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271180)資助課題
【分類號】：TN911.3
【正文快照】： 0引言調(diào)制識別作為下一代通信技術(shù)[1]中鏈路自適應(yīng)傳輸?shù)年P(guān)鍵,目標(biāo)是識別當(dāng)前接收信號所采用調(diào)制方式,以及一些細(xì)節(jié)調(diào)制特征參數(shù)。調(diào)制識別技術(shù)可以大致分為兩類。一類是基于特征的,可以歸納為兩步,第一步是特征提取,例如高階累積量[2]、小波變換[3]等;第二步是分類器,諸如盲

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本文編號：1057940