基于相位聚类的MPSK信号调制分类算法

针对非协作通信中的MPSK信号调制识别问题,提出基于相位聚类的调制识别算法。该算法以MPSK信号相位聚类的周期性为分类特征,应用傅里叶变换作为特征提取的方法,实现了对MPSK信号的类内识别。同时本文还对该算法进行了改进,减少了该算法的计算量,并使该方法可对含有载波频偏的MPSK调制信号进行识别。该算法在信噪比较低的情况下识别准确率高,且可对高阶MPSK信号进行分类识别。仿真实验表明,当码元长度为500,信噪比为3dB时,算法对BPSK、QPSK、8PSK的分类识别率达到了98.7%;当信噪比提高到9dB时,对16PSK也能进行较好的分类识别。

一种新的MPSK信号特征提取方法

针对MPSK信号的识别问题,提出了一种依据基带信号相位空间聚类提取码元序列的方法。基带信号相位空间聚类是宏观特征,对参数估计精度要求不高,受噪声影响较小,与传统依据参数估计提取码元序列的方法相比,不需要进行码元速率估计和码元对准,是一种简单有效的码元序列提取方法。仿真实验证明了该方法的有效性。