[发明专利]基于顺序统计量和机器学习的调制识别方法及系统有效
| 申请号： | 201610157219.1 | 申请日： | 2016-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN105656826B | 公开（公告）日： | 2018-10-30 |
| 发明（设计）人： | 高飞飞;韩露冰;李赞 | 申请（专利权）人： | 清华大学;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 李相雨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于顺序统计量和机器学习的调制识别方法及系统。该方法包括：获取待识别信号的幅值和相位，获取幅值的顺序统计量和相位的顺序统计量；利用机器学习模型根据幅值的顺序统计量和相位的顺序统计量对待识别信号进行调制类型的分类，以区分QAM信号和不同的PSK信号；获取待识别的QAM信号的实部和虚部，获取待识别的QAM信号的实部的顺序统计量和待识别QAM信号的虚部的顺序统计量；利用机器学习模型根据待识别的QAM信号的实部的顺序统计量和虚部的顺序统计量对待识别的QAM信号进行调制类型的分类，以区分不同的QAM信号。本发明在计算复杂度较低的情况下保持良好的信号分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 顺序 统计 机器 学习 调制 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于顺序统计量和机器学习的调制识别方法，其特征在于，包括：获取待识别信号的幅值和相位，分别对各个待识别信号的幅值和相位进行排序，获取幅值的顺序统计量和相位的顺序统计量；利用机器学习模型根据幅值的顺序统计量和相位的顺序统计量对待识别信号进行调制类型的分类，以区分QAM信号和不同的PSK信号；获取待识别的QAM信号的实部和虚部，分别对各个待识别的QAM信号的实部和虚部进行排序，获取待识别的QAM信号的实部的顺序统计量和待识别QAM信号的虚部的顺序统计量；利用机器学习模型根据待识别的QAM信号的实部的顺序统计量和待识别QAM信号的虚部的顺序统计量对待识别的QAM信号进行调制类型的分类，以区分不同的QAM信号。
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