基于自适应MCMC的调制识别算法  

Modulation Classification Algorithm Based on Adaptive MCMC

作　　者：靳晓艳[1] 周希元[2] 

机构地区：[1]西安电子科技大学ISN国家重点实验室,陕西710071 [2]中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北050081

出　　处：《网络安全技术与应用》2013年第1期46-49,39,共5页Network Security Technology & Application

摘　　要：本文对频偏和相偏参数未知的幅相调制信号的识别问题,提出了一种新的基于似然函数的方法。该方法引入一种自适应的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法——自适应Metropolis(AM)算法,可产生满足目标分布的未知参数的各态历经样本从而实现似然函数的近似计算。仿真试验表明算法具有很好的收敛性和识别精度。In this paper, a new likelihood-based method for classifying phase-amplitude-modulated signals with unknown phase and frequency offset is proposed. The method introduces a new Markov Chain Monte Carlo （MCMC） algorithm, called the Adaptive Metropolis （AM） algorithm, to directly generate samples of the target posterior distribution and implement the multidimensional integrals of likelihood function. Simulation results show that the proposed method has the advantages of high accuracy and robustness to phase and frequency offset.

关 键 词：调制识别 MCMC 自适应Metropolis幅相调制 

分 类 号：TN911.3[电子电信—通信与信息系统] O211.62[电子电信—信息与通信工程]