依诺娃
瑞利信道下基于累积量的调制识别方法stewart平台
作者：朱洪波 张天骐 王志朝 李军伟来源：《计算机应用》2013年第10期 摘 要：针对瑞利信道下调制方式分类的问题，提出了一种基于累积量的识别方法。该方法利用四阶累积量和六阶累积量的组合作为特征参数，采用决策树分类器，能够实现二相相移键控（BPSK）、四相相移键控（QPSK）、四进制幅移键控（4ASK）、四阶正交幅度调制（16QAM）、五阶正交幅度调制（32QAM）、六阶正交幅度调制（64QAM）和正交频分复用（OFDM）七种调制方式的识别分类，且计算量小，易于实现。从理论上进行推导与分析，所提方法对瑞利衰落和加性高斯白噪声干扰不敏感。计算机仿真结果表明：信噪比大于4dB时，正确识别率达到90%以上，说明了所提方法的可行性及有效性。 蝶形螺栓
关键词：调制识别；瑞利信道；高阶累积量；正交频分复用；单载波信号 0 引言
asmk 通信信号调制方式的自动识别是一个迅速发展的信号分析领域。调制识别技术是非协作
通信的关键技术之一，它可用在军事领域的电子侦察和电子对抗等方面，也可用在无线电频谱管理等民用方面。由此可见，调制识别不仅是一个重要的研究课题，同时也具有十分重要的现实意义。
在对通信信号调制识别的研究中，目前常见的方法大致可以分为两大类：基于最大似然（likelihoodbased）的识别方法和基于特征提取（featurebased）的模式识别方法[1]。而在模式识别方法中，高阶累积量是一个应用较多的分类特征[2]。文献[3]通过四阶累积量识别了二相相移键控 （网Binary Phase Shift Keying， BPSK）和四相相移键控（Quadrature Phase Shift Keying， QPSK）信号；文献[4]利用四阶累积量的组合成功区分了BPSK、QPSK和八相相移键控（8ary Phase Shift Keying， 8PSK）信号；文献[5]将高阶累积量和小波结合，实现了七种常见数字调制信号的分类；文献[6]利用高阶累积量和支持向量机（Support Vector Machine， SVM）实现了正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）信号及常见单载波信号的识别；文献[7]利用四阶累积量实现了OFDM与单载波信号的类间识别。文献[3-7]都是在高斯白噪声信道下进行分类的，并没有考虑瑞利衰落带来的影响，且文献[3-5]只是实现了单载波信号之间的识别，并未考虑4g手机电子围栏OFDM信号。文献[8]利用高阶累积量在瑞利信道下实现了五种信号的分类，
但识别类型有限；文献[9]在瑞利信道下利用高阶累积量组合仅对三种正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation， QAM）信号进行了分类，识别类型单一。
