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子载波信道模型盲均衡非合作水声正交频分复用类内调制识别
1
作者
方涛
华波
+3 位作者
韦佳利
王凯
刘今
王彪
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1061-1072,共12页
针对水声多径信道下传统正交频分复用(OFDM)类内调制识别特征稳健性不足导致识别方法失效的问题,提出了基于子载波信道模型盲均衡的水声OFDM类内调制识别方法,可识别类内调制方式包括BPSK、QPSK、8PSK及16QAM。首先,提出一种针对OFDM子...
针对水声多径信道下传统正交频分复用(OFDM)类内调制识别特征稳健性不足导致识别方法失效的问题,提出了基于子载波信道模型盲均衡的水声OFDM类内调制识别方法,可识别类内调制方式包括BPSK、QPSK、8PSK及16QAM。首先,提出一种针对OFDM子载波映射符号的分块策略提高盲均衡的性能。然后,利用期望最大化(EM)算法,在该分块策略下对每个分块内的子载波映射符号进行处理,估计出信道衰落系数和噪声功率;进一步利用K均值聚类(K-means)算法得到该分块映射符号对应的信道衰落系数,并将该信道衰落系数作为EM算法的初始值,使EM算法能够快速收敛。最后,利用最大似然(ML)分类器实现OFDM类内调制识别。仿真和实验结果表明,提出的EM-Block-ML方法实现了水声多径信道下高可靠的OFDM类内调制识别,验证了所提识别方法的有效性。
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关键词
类内调制识别
子载波信道模型
盲均衡
期望最大化
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职称材料
题名
子载波信道模型盲均衡非合作水声正交频分复用类内调制识别
1
作者
方涛
华波
韦佳利
王凯
刘今
王彪
机构
江苏科技大学海洋学院
中国船舶集团有限公司系统工程研究院
出处
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1061-1072,共12页
基金
江苏科技大学科研启动基金项目(1202932204)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(23KJB510003)资助。
文摘
针对水声多径信道下传统正交频分复用(OFDM)类内调制识别特征稳健性不足导致识别方法失效的问题,提出了基于子载波信道模型盲均衡的水声OFDM类内调制识别方法,可识别类内调制方式包括BPSK、QPSK、8PSK及16QAM。首先,提出一种针对OFDM子载波映射符号的分块策略提高盲均衡的性能。然后,利用期望最大化(EM)算法,在该分块策略下对每个分块内的子载波映射符号进行处理,估计出信道衰落系数和噪声功率;进一步利用K均值聚类(K-means)算法得到该分块映射符号对应的信道衰落系数,并将该信道衰落系数作为EM算法的初始值,使EM算法能够快速收敛。最后,利用最大似然(ML)分类器实现OFDM类内调制识别。仿真和实验结果表明,提出的EM-Block-ML方法实现了水声多径信道下高可靠的OFDM类内调制识别,验证了所提识别方法的有效性。
关键词
类内调制识别
子载波信道模型
盲均衡
期望最大化
Keywords
Intra-class modulation recognition
Subcarrier channel model
Blind equalization
Expectation maximization
分类号
TN929.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
子载波信道模型盲均衡非合作水声正交频分复用类内调制识别
方涛
华波
韦佳利
王凯
刘今
王彪
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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