基于ICA和特征提取的MIMO信号调制识别算法

摘要：

针对非协作通信中多输入多输出(MIMO)信号的盲调制识别,该文提出一种基于独立分量分析(ICA)和特征提取的调制识别算法.根据空分复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性,利用ICA算法从接收的混合信号中分离出发射信号.为实现全盲条件下的调制识别,在进行ICA分离前,利用最小描述长度(MDL)准则估计发射天线数.在得到发射信号之后,首先利用6阶累积量、循环谱和4次方谱算法构造4个特征参数,然后利用分层结构的神经网络分类器识别信号的调制类型.仿真结果表明,所提方法可在较低信噪比下对{2PSK,2ASK,2FSK,4PSK,4ASK,MSK,8PSK,16QAM}8种MIMO信号进行有效识别,当发送天线数为2、接收天线数为5、信噪比为2 dB时,识别率可达到98％以上.

关键词：信号处理、多输入多输出信号、独立分量分析、6阶累积量、循环谱、神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目;重庆市研究生科研创新项目;重庆市教育委员会科研项目

在线出版日期：2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2208-2215