【摘要】：針對認知無線電系統(tǒng)中傳統(tǒng)數(shù)字調(diào)制識別方法在非高斯Alpha穩(wěn)定分布噪聲下識別性能差、計算復雜度高的問題,提出了一種基于分數(shù)低階循環(huán)譜相關系數(shù)的數(shù)字調(diào)制識別新方法。該方法提取分數(shù)低階循環(huán)譜截面和頻率譜截面以及其投影面的5個相關系數(shù)作為識別特征參數(shù),并采用判決樹分類器,實現(xiàn)了非高斯噪聲下數(shù)字調(diào)制信號識別。仿真結(jié)果表明,在非高斯Alpha穩(wěn)定分布噪聲下,該識別方法不僅具有較高的識別率和良好的穩(wěn)健性并且計算復雜度更低,更適合于認知無線電系統(tǒng)。
[Abstract]:In order to solve the problem of poor recognition performance and high computational complexity of traditional digital modulation recognition methods in cognitive radio systems under non-Gaussian Alpha stable distributed noise, a new digital modulation recognition method based on fractional low-order cyclic spectrum correlation coefficient is proposed. In this method, the fractional low order cyclic spectrum cross section and frequency spectrum cross section and the five correlation coefficients of their projection plane are extracted as the recognition feature parameters, and the decision tree classifier is used to realize the recognition of digital modulation signal under non-Gaussian noise. The simulation results show that the recognition method not only has high recognition rate and good robustness, but also has lower computational complexity under the condition of non-Gaussian Alpha stable distribution noise, and is more suitable for cognitive radio systems.
【作者單位】： 西安電子科技大學
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61271299,61102057) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(2009CB320404) 高等學校學科創(chuàng)新引智計劃基金資助項目(B08038)~~
【分類號】：TN925

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2525547