用于调制识别的二维累积量特征统计模型

• 作者: 刘沛 李宁 水鹏朗 郭永明
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 累积量 调制识别 统计模型 高斯分布 最大似然分类器
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.3
• 字数: 5195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2014.02.008

摘要

高阶累积量是一种用于数字调制方式识别的重要特征。笔者在高斯白噪声信道下，构造了一种用于识别线性数字调制方式的二维归一化四阶累积量特征，并推导出该特征近似服从高斯分布。为了验证该模型与特征样本服从的统计模型一致，根据贝叶斯准则在二维特征平面上构造最大似然分类器，并从理论上推导出二元调制方式识别问题的平均分类正确率，它与仿真实验得到的平均分类正确率吻合得很好，证明了该方法的正确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	水鹏朗	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	105	781	15.0	22.0
2	李宁		7	9	2.0	3.0
3	郭永明		11	21	3.0	3.0
4	刘沛	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	3	8	2.0	2.0