【调制识别】基于高阶累积量的调制方式识别算法matlab仿真，课题识别BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM

已于 2023-08-31 19:11:58 修改
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分类专栏： ★专题2:信息解析与盲处理 文章标签： matlab 高阶累积量 调制方式识别
于 2023-02-13 21:46:50 首次发布
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该博客介绍了基于高阶累积量的调制方式识别算法，重点在于利用MATLAB进行仿真，识别BPSK、QPSK、16QAM和64QAM等调制方式。文章探讨了高阶累积量算法的优势和不足，并提供了算法原理、特征提取和模型匹配的步骤。

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目录

一、理论基础

二、核心程序

三、仿真测试结果

一、理论基础

        由于数字调制信号越来越多地应用于通信信号处理领域，因此对数字信号调制识别的研究也越来越多。传统的调制识别的判决方法有：决策判决法、高阶累积量算法和人工神经网络算法等。但是决策判决法在低信噪比环境中识别率不高，而基于人工神经网络的识别方法计算复杂度较高。信号的高阶累积量算法具有很好的抗噪性能，故对基于高阶累积量的通信信号调制识别算法的研究受到了广泛重视。文献利用高阶累积量实现了对 2ASK／BPSK，4ASK，4PSK，2FSK，4FSK信号的分类。文献利用四阶和六阶累积量实现了对 2ASK，4ASK，8ASK，QPSK，8P-SK，16QAM信号的分类。文献利用二、四、六阶累积量实现了对 2ASK／BPSK，4ASK，QPSK，2FSK，4FSK，8FSK，16QAM信号的分类。文献对高阶累积量的四阶、五阶累积量进行了优化和仿真，但是在低信噪比的环境下，对信号的识别率都不高。

      通信信号的调制识别是指在未知调制信息内容以及调制参数的前提下，判断出信号所采用的调制方式并估计出某些调制参数，为解调器正确选择解调算法提供参数依据，最终获得有用的信息内容

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基于高阶累积量的MFSK信号调制识别（Matlab实现）
PixelDyno的博客
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本文介绍了如何使用Matlab实现基于高阶累积量的MFSK信号的调制识别。通过使用高阶累积量进行调制识别，我们可以在接收到的信号中准确地确定所采用的调制方式，从而提高无线通信系统的性能。在无线通信中，调制识别是一项重要的任务，用于确定接收到的信号所采用的调制方式。本文将介绍如何使用Matlab实现基于高阶累积量的MFSK（多频移键控）信号的调制识别。对于MFSK信号的调制识别，我们可以使用高阶累积量来区分不同的调制方式。通过计算接收到的信号的高阶累积量，我们可以进行调制识别。是接收到的信号的向量，
深入解读：PDM-QPSK、16QAM、64QAM与QPSK/16QAM混合信号的偏振解复用
weixin_43199439的博客
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参数，我们不仅能够在慢速旋转情况下实现高精度的解复用，还能在快速旋转时保持出色的追踪能力。这就像是一个技术领域中的“魔法钥匙”，帮助我们解锁更高效、更稳定的通信系统！总结来说，Kalman滤波器在偏振解复用中的应用让我们看到了信号追踪与恢复的无限可能！，我们实现了性能的平衡——既能在慢速旋转时保持低误差，也能在快速旋转时提供强大的追踪能力！调节这些参数可以直接影响预测值和残差之间的比率，从而决定解复用的效果。：此时，为了追踪快速变化的偏振状态，我们需要一个较大的。，从而提升偏振追踪与解复用的精度与稳定性。
modulationClasssify.rar_16QAM 64QAM_32qam_8psk高阶累积量_matlab 调制识别_
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基于高阶累积量的调制格式识别，识别7种调制格式BPSK、QPSK、8PSK、8QAM、16QAM、32QAM、 64QAM
基于高阶累积量的数字调制识别
信息与通信工程专业博士在读
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基于高阶累积量的数字调制识别。
基于高阶累积量的调制信号识别算法的研究
PixelLoom的博客
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该算法利用高阶累积量来捕捉信号的非高斯特性，并通过特征提取和调制方式分类实现对调制信号的识别。传统的调制信号识别方法主要基于信号的频谱分析或时域特征提取，但在复杂的通信环境中，传统方法的性能可能受到干扰或多径效应的影响。调制信号识别是数字通信系统中的重要任务之一，它需要对接收到的信号进行解调并确定所采用的调制方式。在本文中，我们将研究一种基于高阶累积量的调制信号识别算法，并提供相应的Matlab源代码。在调制信号识别中，高阶累积量可以捕捉到信号的非高斯特性，从而提供更多的特征信息。函数用于调制方式的分类。
基于高阶累积量的数字调制信号识别方法
03-27
通信信号调制方式自动识别在信号检测、威胁分析、频谱监测等领域有着重要的地位，是非合作通信关注的关键技术。针对单一累积量调制信号识别有限且识别率低等问题， 利用信号的二、四、六阶累积量特征所构造的矢量集，实现了ＭＡＳＫ、ＭＰＳＫ、ＭＦＳＫ、ＭＱＡＭ四类信号的类间识别，以及２ＡＳＫ、４ＡＳＫ、８ＡＳＫ，２ＰＳＫ、４ＰＳＫ、８ＰＳＫ，２ＦＳＫ、４ＦＳＫ、８ＦＳＫ，４ＱＡＭ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ的类内识别。在Ｍａｔｌａｂ环境下进行了仿真实验，实验结果表明，该方法在信噪比大于５ｄＢ时可以达到９０％以上的识别率。
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计算信号的高阶累积量，带注释，包括高阶矩，亲测可用，代码是matlab的。
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在进行调制方式识别之前，我们首先需要对信号的相关特征进行提取，信号特征的提取需要反映调制信号的细节信息，本文将选择信号的高阶累积量以及信号的希尔伯特变换结果作为特征提取值。在对调制信号进行识别之前，需要对调制信号做预处理，这是由于实际接收器接收到的调制信号往往受到诸如天空噪声、大气噪声以及人为噪声等各种噪声的干扰，而这些噪声会严重干扰信号的频谱特性。因此，对调制信号的预处理的主要目的在于为了扩大信号调制特征的差异性，尽量消除底噪声对真实信号的影响。 ...
基于高阶累积量与谱分析的数字调制信号识别
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通信技术的快速发展使得数字通信信号的调制类别变得愈加多样化，通信信号调制识别 不仅在民用方面发挥着巨大的作用而且军用方面同样扮演着重要的角色。调制识别在信号处 理领域已成为热点研究课题，
MATLAB高阶累积量工具箱
01-02
MATLAB高阶累积量工具箱,包含内容有： Higher-Order Spectrum Estimation: conventional methods % cum2x - Estimates cross-covariance % cum3x - Estimates third-order cross-cumulants % cum4x - Estimates fourth-order cross-cumulants % cumest - Estimates auto-cumulants, orders two, three, or four % (cum2est, cum3est, cum4est are sub-ordinate routines) % bicoher - Estimates bicoherence, direct method % bicoherx - Estimates cross-bicoherence, direct method % bispecd - Bispectrum estimation (direct method) % bispecdx - Cross-Bispectrum estimation (direct method) % bispeci - Bispectrum estimation (indirect method) % glstat - Gaussianity-Linearity detection statistics (Hinich test) % % Higher-Order Spectrum Estimation: parametric methods % armaqs - Estimates ARMA parameters via q-slice algorithm % armarts - Estimates ARMA parameters via residual time-series algorithm % armasyn - Generates ARMA synthetics % arorder - Estimates AR order % arrcest - Estimates AR parameters using correlation &/or cumulants % bispect - Theoretical bispectrum of an ARMA process % cumtrue - Computes theoretical (true) cumulants of ARMA processes % maest - Estimates MA parameters (GM algorithm) % maorder - Estimates MA order % rpiid - Generates a sequence of i.i.d. random variables, various p.d.f.'s % trispect - Computes 2-D slice of true trispectrum of ARMA process % % Quadratic Phase Coupling (QPC) % qpcgen - Generates quadratically-phase coupled harmonics in noise % qpctor - Detection of quadratic phase coupling via the TOR method % % Second-Order Volterra Systems % nlgen - Computes the output of a second-order Volterra system % nlpow - Power's method for parameters of 2nd-order Volterra system % nltick - Tick 's method for parameters of 2nd-order Volterra system % % Harmonic Retrieval % harmest - Estimates frequencies of h
matlab 高阶累积量工具箱（2015可用）
11-01
There is much more information in a stochastic non-Gaussian or deterministic signal than is conveyed by its autocorrelation and power spectrum. Higher-order spectra which are defined in terms of the higher-order moments or cumulants of a signal, contain this additional information. The Higher-Order Spectral Analysis (HOSA) Toolbox provides comprehensive higher-order spectral analysis capabilities for signal processing applications. The toolbox is an excellent resource for the advanced researcher and the practicing engineer, as well as the novice student who wants to learn about concepts and algorithms in statistical signal processing. The HOSA Toolbox is a collection of M-files that implement a variety of advanced signal processing algorithms for the estimation of cross- and auto-cumulants (including correlations), spectra and olyspectra,bispectrum, and bicoherence, and omputation of time-frequency distributions. Based on these, algorithms for parametric and non-parametric blind system identification, time-delay estimation, harmonic retrieval, phase-coupling, direction of arrival estimation, parameter estimation of Volterra (non-linear) models, and adaptive linear prediction are implemented. Also included are algorithms for testing of Gaussianity and Linearity of a time series. A full tutorial and demo set are included in the toolbox.
基于高阶累积量的调制系统识别仿真.zip
06-03
利用MATLAB，基于高阶累积量对调制系统的识别进行了仿真，包括2ASk，2PSK，2FSK，4ASk，4PSK，4FSK等调制方式，并且对识别率以及判决的门限进行仿真
基于高阶累积量的调制方式识别算法的MATLAB仿真
CodeNexus的博客
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基于高阶累积量的调制方式识别算法利用了不同调制方式在高阶累积量上的特征差异。对于不同调制方式，它们在高阶累积量上的统计特性是不同的，因此可以通过对高阶累积量进行分析和比较，来实现调制方式的识别。该算法利用了不同调制方式在高阶累积量上的特征差异，通过计算接收信号的高阶累积量和参考信号的累积量之间的距离来实现调制方式的识别。调制方式是用来表示数字信号在载波上的调制方式，常见的调制方式包括二进制相移键控（BPSK）、四进制相移键控（QPSK）、正交幅度调制（QAM）等。MATLAB仿真实现。
调制识别 基于高阶累积量的经典类内调制识别算法
qq_45471796的博客
05-31 1985
通信信号的调制识别是介于能量检测和信号解调之间的过程。其目的是在未知调制信息内容的前提下正确判断通信信号的调制类型。现有的传统调制识别算法有部分是基于基带信号进行识别的，而实际应用过程中接收信号一般带有载频，因此该部分算法需要在部署过程中考虑下变频带来的影响，下面的高阶累积量算法显然对实际环境中频率估计算法的误差、噪声特性与多径效应皆不具有很好的鲁棒性。
基于高阶累积量的调制信号识别算法的研究——详细版
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03-21 5351
在进行调制方式识别之前，我们首先需要对信号的相关特征进行提取，信号特征的提取需要反映调制信号的细节信息，本文将选择信号的高阶累积量以及信号的希尔伯特变换结果作为特征提取值。在对调制信号进行识别之前，需要对调制信号做预处理，这是由于实际接收器接收到的调制信号往往受到诸如天空噪声、大气噪声以及人为噪声等各种噪声的干扰，而这些噪声会严重干扰信号的频谱特性。因此，对调制信号的预处理的主要目的在于为了扩大信号调制特征的差异性，尽量消除底噪声对真实信号的影响。 即信号的概率密度的特征.........
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