高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

非频率选择性衰落MIMO信道上基于序列蒙特卡罗的数字调制识别方法

郑贱平 白宝明 王新梅

郑贱平, 白宝明, 王新梅. 非频率选择性衰落MIMO信道上基于序列蒙特卡罗的数字调制识别方法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(7): 1571-1575. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00914
引用本文: 郑贱平, 白宝明, 王新梅. 非频率选择性衰落MIMO信道上基于序列蒙特卡罗的数字调制识别方法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(7): 1571-1575. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00914
Zheng Jian-ping, Bai Bao-ming, Wang Xin-mei. Digital Modulation Classification via Sequential Monte Carlo for Frequency-Nonselective Fading MIMO Channels[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(7): 1571-1575. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00914
Citation: Zheng Jian-ping, Bai Bao-ming, Wang Xin-mei. Digital Modulation Classification via Sequential Monte Carlo for Frequency-Nonselective Fading MIMO Channels[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(7): 1571-1575. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00914

非频率选择性衰落MIMO信道上基于序列蒙特卡罗的数字调制识别方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00914
基金项目: 

国家863计划项目(2006AA01Z267),国家自然科学基金 (60472098,60502046,60496316)和重庆市/信息产业部移动通信技术重点实验室开放课题基金资助课题

Digital Modulation Classification via Sequential Monte Carlo for Frequency-Nonselective Fading MIMO Channels

  • 摘要: 该文针对非频率选择性衰落多输入多输出(MIMO)信道提出了一种基于序列蒙特卡罗(SMC)方法的幅度-相位调制方式识别方法。首先将MIMO系统等效为一个动态状态空间模型,然后利用序列重要性采样和模式转移步骤估计每根发送天线采用的各种可能调制方式的概率,最后利用各个信道上发送符号的不相关性在长为N的观测信道上进行噪声平均。该方法能够在识别数字调制方式的同时估计发送数据符号。其复杂度是信道观测长度、发送天线数、采样大小、调制星座大小的线性函数。仿真结果表明提出的数字调制识别方法在各种调制星座上具有良好的性能。
  • Long C, Chugg K, and Polydoros A. Further results inmaximum likelihood classification of QAM signals. Proc.IEEE Military Communications Conf. (MILCOM), Longbranch, NJ, 1994: 57-61.[2]Wei W and Mendel J M. A new maximum-likelihood methodfor modulation classification. Proc. Asilomar Conf., PacificGrove, CA, 1996: 1132-1135.[3]Soliman S and Hsue S Z. Signal classification using statisticalmoments[J].IEEE Trans. on Signal Processing.1996, 44(11):2793-2800[4]Assaleh K, Farrell K, and Mammone R J. A new method ofmodulation classification for digitally modulated signals.Proc. MILCOM, San Diego, CA, 1992: 712-716.[5]Swami A and Sadler B M. Hierarchical digital modulationclassification using cumulants[J].IEEE Trans. on Commun.2000, 48(3):416-429[6]Lesage S, Tourneret J Y, and Djuric P M. Classification ofdigital modulations by MCMC sampling. Proc. Int. Conf.Acoustics, Signal Processing, Communications, and Control.Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1995: 2553-2556.[7]Drumright T and Ding Z. QAM constellation classificationbased on statistical sampling for linear distortive channels[J].IEEE Trans. Signal Processing.2006, 54(5):1575-1586[8]Doucet A, de Freitas J F G, and Gordon N. Sequential MonteCarlo Methods in Practice. New York, Springer-Verlag, 2001.[9]Huang Y, Zheng J, and Djuric P M. Bayesian detection forBLAST[J].IEEE Trans. on Signal Processing.2005, 53(3):1086-1096[10]Dong B, Wang X, and Doucet A. A new class of soft MIMOdemodulation algorithms[J].IEEE Trans. on Signal Processing.2003, 51(11):2752-2763[11]Proakis J G. Digital Communications. 4th ed. New York:McGraw-Hill, 2001, Chapter 10.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  3154
  • HTML全文浏览量:  82
  • PDF下载量:  739
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2007-06-11
  • 修回日期:  2007-10-08
  • 刊出日期:  2008-07-19

目录

    /

    返回文章
    返回