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J-GLOBAL ID：202102287274786454   整理番号：21A1845682

カーネル密度推定に基づくMAPSK変調信号認識【JST・京大機械翻訳】

Modulation recognition of MAPSK based on kernel density estimation

著者 (5件)： Long Zhangyong (南京鉄道職業技術学院通信信号学院,江蘇南京210031) ,  Shang Chen (貴州大学大数据与信息工程学院,貴州貴陽550025) ,  Lan Haixiang (貴州力創科技発展有限公司,貴州貴陽550018) ,  Yuan Yongyi (貴州六盤水三力達科技有限公司,貴州六盤水553001) ,  Liu Suyang (南京鉄道職業技術学院通信信号学院,江蘇南京210031)
資料名： Guangxi Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Guangxi Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 45  号： 6  ページ： 1423-1428  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1050A  ISSN： 1001-7445  CODEN： GDXZEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： カーネル密度推定(MAPSK)変調信号におけるカーネル密度推定の誤差が大きく,認識効率が相対的に低いという問題を解決するために,カーネル密度推定に基づくMAPSK変調識別アルゴリズムを提案した。主なモジュールの変調符号率回復,カーネル密度推定に基づく振幅特徴抽出,およびK-L発散に基づく分類識別器などのアルゴリズムを分析した。変調モードQPSK,16-APSK,32-APSKおよび64-APSKの条件下で,シミュレーション結果は,変調次数が高ければ高いほど,QPSKの認識効率が最低であることを示した。他のアルゴリズムと比較して,このアルゴリズムは計算の複雑さが低く,タイミング誤差が敏感でなく,このアルゴリズムはロバストである。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  弁別器 ,  計算機シミュレーション ,  特徴抽出 ,  計算量 ,  QPSK ,  ロバスト性
準シソーラス用語： タイミング誤差 ,  *APSK ,  *カーネル推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  変復調方式  (ND07020P)

タイトルに関連する用語 (1件)： カーネル密度推定