Advertisement

基于高阶累积量调制的分类方法（Swami）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对高阶累积量的数字调制进行分类，并复现了2000年Swami经典文献《Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants》中例1，该复现涉及计算经过C21归一化的高阶累积量，具体子程序为`cum_sigma.m`。此外，`four_class_regular.m`模块处理了四分类问题，其信号集为Ω4 = {BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}，信号采样点数分别设定为100、250和500三种情况。为了评估分类性能，采用了1000次蒙特卡洛仿真，并利用MATLAB绘制了混淆矩阵。同时，`four_class_freq.m`模块针对信号集Ω4 = {BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}实现了识别分类功能，并在存在频偏的情况下进行操作。`four_class_phase.m`则专注于处理信号集Ω4 = {BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}，并针对存在相偏情况下的识别分类进行了实现。最后，`judge_C40.m`作为门限判断子函数发挥作用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于高阶累积量的调制识别(Swami).rar
    优质
    本研究探讨了利用高阶累积量进行信号调制识别的方法，尤其关注Swami算法在复杂通信环境中的应用与优势。 基于高阶累积量的数字调制分类方法在2000年Swami的经典文献《Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants》中的例1进行了复现。该过程涉及计算经过C21归一化的高阶累积量，使用子程序cum_sigma.m来完成，并且sigma代表加性高斯噪声的方差。 在四分类问题中（four_class_regular.m），信号集包括Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}四种基带信号。对于这三种不同的采样点数情况：100、250和500，通过进行1000次蒙特卡洛仿真得到识别结果，并使用MATLAB绘制混淆矩阵。 此外，在存在频偏的情况下（four_class_freq.m）以及在存在相位偏差的条件下（four_class_phase.m），同样实现了对四种基带信号集Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}进行识别分类。judge_C40.m为用于门限判断的子函数。 上述描述中没有包含任何联系方式或网址信息。
     
  • tzsb.zip_matlab 调制识别_高阶MPSK_累积量分析_高阶累积量
    优质
    本研究利用MATLAB进行高阶MPSK调制信号的识别，采用累积量和高阶累积量分析方法，提升复杂通信环境下的调制类型辨识精度。 使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别效果很好，可以达到很高的识别率。我曾经过长时间的论证，确认其结果无误，并且确实具有很高的识别率。
     
  • MATLAB调制识别_high_cumulation.zip_QPSK_OQPSK_阶累积量_高阶累积量
    优质
    本资源包提供了一种基于高阶累积量（High-Order Cumulants）的MATLAB代码，用于实现QPSK和OQPSK调制信号的有效识别。通过分析不同通信信号的统计特性，该方法能够准确地区分这两种常见的数字调制格式，在复杂电磁环境下的应用尤为突出。 对使用高阶累积量（统计量）进行调制识别进行了仿真，并参考了经典文献及汇报用的PPT。后期我对程序进行了改进，已完美达到文献效果，但PPT中尚未更新，请注意。此研究具有极强的参考价值。
     
  • 高阶累积量在信号识别中的应用.rar_调制识别与高阶累积量
    优质
    本研究探讨了高阶累积量技术在信号处理领域中的应用，尤其关注其在调制识别方面的优势。通过分析不同通信信号的统计特性，展示了高阶累积量方法如何有效提升复杂环境下的信号辨识精度和鲁棒性。适合对无线通信与信号处理感兴趣的读者深入研究。 高阶累积量在信号调制识别中的性能表现优异。
     
  • 基于高阶累积量的调制系统仿真识别.zip
    优质
    本项目为基于高阶累积量的调制信号识别研究。通过MATLAB实现不同通信场景下的调制类型自动辨识，适用于无线通信系统的性能评估与优化。 利用MATLAB软件，基于高阶累积量对调制系统的识别进行了仿真研究，涵盖了2ASK、2PSK、2FSK、4ASK、4PSK和4FSK等多种调制方式，并且还对识别率以及判决门限的性能进行了仿真分析。
     
  • Matlab中的高阶累积量识别方法
    优质
    本研究探讨了在Matlab环境下应用高阶累积量进行信号处理和模式识别的有效性与精确度，为复杂数据集提供先进的分析工具。 数字信号处理中的高阶累积量可以用于识别MPSK（多相移键控）和MQAM（多正交幅度调制）。
     
  • 基于高阶累积量与频谱分析的数字调制信号识别
    优质
    本研究提出一种结合高阶累积量和频谱分析的方法，用于有效识别复杂的数字调制信号，提高通信系统的性能。 本段落提出了一种结合高阶累积量与谱分析来识别多种数字调制信号的算法。首先通过各调制信号四阶及八阶累积量的不同定义了一个特征参数以实现类间识别；其次，根据不同调制信号二次方谱和四次方谱的区别提取出相应的特征参数从而完成类内识别任务。仿真实验显示，在低信噪比条件下该方法能够有效区分2/4/8PSK及2/4/8FSK信号，并具有较高的识别率，展示了其良好的实用价值。
     
  • MATLAB中的高阶累积量
    优质
    高阶累积量是信号处理与通信领域中用于描述随机过程统计特性的工具，在MATLAB中实现高阶累积量的计算可以有效分析非高斯信号，识别复杂系统特性。 计算信号的高阶累积量，并附有详细注释，包括高阶矩的计算方法。代码已在MATLAB环境中验证通过并可用。
     
  • 基于高阶累积量的时延估算.m
    优质
    本研究提出了一种利用高阶累积量进行时延估计的新方法，相较于传统技术，该方法在噪声环境下表现出更高的准确性和鲁棒性。 使用MATLAB基于高阶累积量进行时延估计，并采用三阶累积量法和广义相关法进行仿真，绘制性能曲线。