基于半监督聚类理论的MQAM信号的盲识别

在MQAM信号的调制识别中,传统聚类算法聚类效果差,误差平方和函数出现起伏且收敛慢.对此问题,提出由标记的样本点来指导隶属度及聚类中心的更新的半监督聚类理论重构MQAM信号星座图的方法.通过分析星座图,提出了基于星座图圆半径的识别方法,完成了对不同阶数MQAM信号调制方式的识别.仿真结果表明该方法提高了聚类准确度,误差平方和函数曲线平滑,且MQAM信号的识别率在90％以上.     

基于半监督聚类的MQAM信号盲识别算法研究

传统的聚类算法用在MQAM(multilevel quadrature amplitude modulation,多进制正交幅度调制)信号的调制识别中,算法的迭代次数多,特别对高阶调制信号运算时间长。针对此问题,提出了一种半监督聚类重构星座图的方法,由自适应减法聚类确定初始聚类中心,在其周围标记部分样本点并赋予初始隶属度值fik,根据标记的样本点数目确定可信度参数α的值。用fik和α来监督隶属度和聚类中心的更新,误差平方和函数迭代次数减少1/2。接收端识别时,提出基于星座图圆半径的调制识别方式,该方法能很好应对初始聚类中心数目不准确的情况,不需要进行聚类中心的合并与分裂。通过提取接收端星座图的特征参数R并与标准参数Rs进行比较,实现对MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明运算时间是传统聚类算法的1/3,对4~256QAM信号的调制方式识别率在93%以上。