Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: M-PSK

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza algorytmu automatycznego rozpoznawania modulacji na potrzeby radia kognitywnego oraz systemów rozpoznania radioelektronicznego

Walenczykowska M., Kawalec A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2015

Vol. 56, nr 4

36-39

Potrzeba opracowania skutecznego algorytmu automatycznego rozpoznawania typów modulacji (ang. Automatic Modulation Recognition - AMR) stała się jednym z najważniejszych zagadnień związanych nie tylko z rozwojem systemów rozpoznania radioelektronicznego ale również systemów radia kognitywnego (ang. Cognitive Radio - CR) budowanych w oparciu o radio programowalne (ang. Software Defined Radio - SDR). Praca zawiera opis jednego z proponowanych algorytmów rozpoznawania wybranych typów modulacji, w którym zastosowano transformację falkową (ang. Wavelet Transform - WT) oraz sztuczną sieć neuronową (ang. Artificial Neural Network - ANN). Opisane w pracy badania dotyczyły możliwości identyfikacji następujących modulacji cyfrowych: M-QAM, M-PSK, M-ASK, M-FSK. Transformację falkową zastosowano w celu wyodrębnienia cech charakterystycznych dla każdego z rozpoznawanych typów modulacji. Natomiast jako klasyfikator zastosowano dwa rodzaje sztucznej sieci neuronowej: perceptron wielowarstwowy (ang. Multi-Layer Perceptrone - MLP) oraz sieć radialną (ang. Radial Basis Function - RBF) oraz porównano ich skuteczność. Badania wykonano z wykorzystaniem środowiska MatLab oraz własnych klas i funkcji pozwalających na realizację funkcjonalności sztucznych sieci neuronowych. Przedstawiono problemy zaobserwowane podczas realizacji badań, w szczególności związane z identyfikacją poziomu modulacji dla kluczowania fazy (M-PSK).

Signal intelligence (SIGINT) and cognitive radio (CR) systems are in need of effective, automatic modulation recognition (AMR) algorithm. This task has became one of the most important problems to solve since last ten years. The article presents one of the proposed modulation recognition algorithms where continuous wavelet transform (CWT) is used for signal features extraction and artificial neural network (ANN) acts as classifier. In our researches multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF) network were considered and correctness of classification was analyzed. There are M-ary ASK, M-ary PSK, M-ary FSK, M-ary QAM signals used for simulation. The mean value, variance and higher-order moments up to five of continuous wavelet transform (CWT) were taken to consideration as signal features. Principal component analysis (PCA) was applied to reduce number of features. There were two variants analyzed: interclass and intraclass recognition with wide range of signal-to-noise ratio (SNR). In researches we used collection of class and functions created in MatLab code for learning and testing ANN. There are also problems with M-ary PSK intraclass identification problems analyzed.

Normalized Gaussian Approach to Statistical Modeling of OFDM Signals

Rudziński A.

Journal of Telecommunications and Information Technology

2014

nr 1

54--61

This article concerns modeling of statistical properties of OFDM signals with the help of “normalized Gaussian” model, proposed by Kotzer et al. In this paper there is provided an extended formulation of the model, supplemented by an expression for probability density, extending possible applications of the model in theoretical works. Numerical results for verification of the model are provided and a more accurate alternative is suggested.