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基于ICA和特征提取的MIMO信号调制识别算法

张天骐 范聪聪 葛宛营 张天

引用本文: 张天骐, 范聪聪, 葛宛营, 张天. 基于ICA和特征提取的MIMO信号调制识别算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190320 shu
Citation:  Tianqi ZHANG, Congcong FAN, Wanying GE, Tian ZHANG. MIMO Signal Modulation Recognition Algorithm Based on ICA and Feature Extraction[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190320 shu

基于ICA和特征提取的MIMO信号调制识别算法

    作者简介: 张天骐: 男,1971年生,博士后,教授,主要研究方向为语音信号处理、通信信号的调制解调、盲处理、神经网络实现以及FPGA,VLSI实现;
    范聪聪: 男,1995年生,硕士生,研究方向为通信信号的盲处理;
    葛宛营: 男,1994年生,硕士生,研究方向为语音增强与盲分离;
    张天: 男,1993年生,硕士生,研究方向为语音信号处理,声乐分离
    通讯作者: 范聪聪,2669432120@qq.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61671095, 61702065, 61701067, 61771085),信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003),重庆市研究生科研创新项目(CYS17219),重庆市教育委员会科研项目(KJ1600427, KJ1600429)

摘要: 针对非协作通信中多输入多输出(MIMO)信号的盲调制识别,该文提出一种基于独立分量分析(ICA)和特征提取的调制识别算法。根据空分复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性,利用ICA算法从接收的混合信号中分离出发射信号。为实现全盲条件下的调制识别,在进行ICA分离前,利用最小描述长度(MDL)准则估计发射天线数。在得到发射信号之后,首先利用6阶累积量、循环谱和4次方谱算法构造4个特征参数,然后利用分层结构的神经网络分类器识别信号的调制类型。仿真结果表明,所提方法可在较低信噪比下对{2PSK, 2ASK, 2FSK, 4PSK, 4ASK, MSK, 8PSK, 16QAM}8种MIMO信号进行有效识别,当发送天线数为2、接收天线数为5、信噪比为2 dB时,识别率可达到98%以上。

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图(8)表(4)
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文章相关
  • 通讯作者:  范聪聪, 2669432120@qq.com
  • 收稿日期:  2019-05-06
  • 录用日期:  2020-03-18
  • 网络出版日期:  2020-06-26
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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