Анализ оптимизации набора кумулянтов для распознавания формы фазовых созвездий сигналов с цифровой линейной модуляцией. Исследование вероятностных характеристик способа распознавания типа фазового созвездия, основанного на кумулянтном анализе сигналов.
При низкой оригинальности работы "Оптимизация набора кумулянтов для распознавания типа фазового созвездия сигналов с цифровой линейной модуляцией", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В статьях [3 - 5] предложен способ распознавания типа фазового созвездия на основе кумулянтов четвертого порядка и метода дерева решений, в работах [6 - 8] используются кумулянты до восьмого порядка включительно и метод опорных векторов. В [10] для принятия решения о виду модуляции на основе полученного набора кумулянтов используются нейронные сети. В зависимости от вида линейной цифровой модуляции, а также особенностей формирования сигнала, на практике широко применяются следующие типы фазовых созвездий [9, 12]: для амплитудной манипуляции (АМН) - АМН-2, АМН-4, АМН-8, АМН-16; Поскольку тактовая и частотная синхронизация считаются реализованными на предварительных этапах обработки сигнала [2], то задача распознавания вида линейной цифровой модуляции сводится к распознаванию формы фазового созвездия сигнала [9]. Расчет полного набора кумулянтов (четырнадцать единиц) требует значительных расходов вычислительных ресурсов и делает невозможной реализацию процесса распознавания в реальном времени [9].Оптимизация набора кумулянтов в соответствии с эвристическим методом полного перебора и методом статистических испытаний Монте-Карло позволила уменьшить их число до трех при условии обеспечения заданных показателей эффективности системы распознавания вида модуляции сигнала.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
