高階累積量調(diào)制識別改進算法的FPGA實現(xiàn)
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由文獻知，對MFSK信號求導，再經(jīng)中值濾波，在濾除含有沖激函數(shù)的項后，再計算所得信號的高階累積量值，如表2所示。
由以上分析可知，為了實現(xiàn)數(shù)字調(diào)制信號的調(diào)制識別，利用不同的累積量組合，從中提取了以下4個特征參數(shù)，定義如下：
本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/191395.htm
1．2 信號的調(diào)制識別流程
在低信噪比環(huán)境中，基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號識別算法對2ASK和4ASK信號的識別率普遍較低。針對此問題，本文提出了高階累積量的改進算法。文中在高階累積量算法的基礎上，對四個特征參數(shù)的判決順序稍作調(diào)整，將MASK信號與其他信號分離，取得了較好的效果。具體識別過程如下：
(1)用編程工具編程產(chǎn)生各種數(shù)字調(diào)制信號，并加入信噪比已知的噪聲，作為待識別的信號。
(2)將接收到的待識別信號通過下變頻直接變換到零頻，然后利用正交下變頻技術得到復基帶調(diào)制信號。
(3)計算各種待識別信號的二、四、六階累積量，并計算其特征參數(shù)Fe1，F(xiàn)e2，T4。
(4)利用特征參數(shù)T4的識別，可以將信號分為兩組：第一組為MASK信號，第二組為MPSK，16QAM，MFSK信號。利用Fe2的閾值(t1)實現(xiàn)
第一組組內(nèi)識別；再利用Fe2的另一個閾值(t2)和Fe1從第二組中識別出16QAM，MPSK信號。
(5)將待識別信號進行微分后再經(jīng)中值濾波器，計算變換信號的高階累積量，并計算特征參數(shù)Fe3，利用Fe2實現(xiàn)MFSK類內(nèi)識別。
在信號的調(diào)制識別過程中，主要是根據(jù)決策樹方法進行分類和識別。本文在提取上述四個特征參數(shù)的基礎上，根據(jù)不同的決策規(guī)則建立決策樹。經(jīng)過多次性能的仿真和比較，最終得到一種比較好的識別算法，如圖1所示。其中t0，t1，t2，t3，t4都是閾值。
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