Modulación de reconocimiento de señal digital utilizando características de gráficos y K-Means mejorado
Autores: Li, Guodong; Qin, Xvan; Liu, He; Jiang, Kaiyuan; Wang, Aili
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
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El reconocimiento automático de modulación (AMR) ha sido ampliamente utilizado tanto en campos militares como civiles. Dado que el reconocimiento de señales digitales a baja relación señal-ruido (SNR) es difícil y complejo, en este documento se propone un algoritmo de análisis de agrupamiento para su reconocimiento. Primero, la constelación de señales digitales se extrae de la forma de onda recibida (señal digital + ruido) utilizando la descomposición ortogonal y luego se desenreda utilizando un algoritmo denominado técnica de agrupamiento espacial basada en densidad automática en ruido (ADBSCAN). La combinación del algoritmo de agrupamiento de picos de densidad (DPC) y el agrupamiento mejorado de K-medias se utiliza para extraer las características del grafo de la constelación, los autovalores se introducen en clasificadores multi-SVM de soporte en cascada y se obtiene el modo de modulación de la señal. BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM y 32QAM, cinco tipos de señales digitales, son entrenados y clasificados por nuestro método propuesto. En comparación con el algoritmo clásico de aprendizaje automático, el algoritmo propuesto tiene una mayor precisión de reconocimiento a baja SNR (menos de 4dB), lo que confirma que el método propuesto de reconocimiento de modulación es efectivo en sistemas de comunicación no cooperativos.
Descripción
El reconocimiento automático de modulación (AMR) ha sido ampliamente utilizado tanto en campos militares como civiles. Dado que el reconocimiento de señales digitales a baja relación señal-ruido (SNR) es difícil y complejo, en este documento se propone un algoritmo de análisis de agrupamiento para su reconocimiento. Primero, la constelación de señales digitales se extrae de la forma de onda recibida (señal digital + ruido) utilizando la descomposición ortogonal y luego se desenreda utilizando un algoritmo denominado técnica de agrupamiento espacial basada en densidad automática en ruido (ADBSCAN). La combinación del algoritmo de agrupamiento de picos de densidad (DPC) y el agrupamiento mejorado de K-medias se utiliza para extraer las características del grafo de la constelación, los autovalores se introducen en clasificadores multi-SVM de soporte en cascada y se obtiene el modo de modulación de la señal. BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM y 32QAM, cinco tipos de señales digitales, son entrenados y clasificados por nuestro método propuesto. En comparación con el algoritmo clásico de aprendizaje automático, el algoritmo propuesto tiene una mayor precisión de reconocimiento a baja SNR (menos de 4dB), lo que confirma que el método propuesto de reconocimiento de modulación es efectivo en sistemas de comunicación no cooperativos.