CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

TN911; 提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法.该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别.相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力.仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下,能适应更低的信噪比....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in国防科技大学学报 Vol. 45; no. 5; pp. 131 - 139
Main Authors 朱立为, 王翔, 王垚, 王丰华, 黄知涛
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国防科技大学 电子对抗学院,安徽 合肥 230037 01.10.2023
国防科技大学 电子科学学院,湖南 长沙 410073%国防科技大学 电子科学学院,湖南 长沙 410073
Subjects
调制识别
orthogonal frequency division multiplexing
正交频分复用
载波频偏
histogram statistics
直方图统计
CFO
signal recognition
Online AccessGet full text
ISSN1001-2486
DOI10.11887/j.cn.202305015

Cover

More Information
Summary:TN911; 提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法.该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别.相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力.仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下,能适应更低的信噪比.
ISSN:1001-2486
DOI:10.11887/j.cn.202305015