【摘 要】
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为了对OFDM信号进行识别,针对高阶矩算法的运算量大的不足,提出一种基于经验分布函数统计量法用于识别OFDM信号和单载波信号。提出单载波/OFDM信号识别模型,建立了最优经验分
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为了对OFDM信号进行识别,针对高阶矩算法的运算量大的不足,提出一种基于经验分布函数统计量法用于识别OFDM信号和单载波信号。提出单载波/OFDM信号识别模型,建立了最优经验分布函数评价准则,推导了最优经验分布函数;详细阐述了基于KS检验法的OFDM信号识别流程;理论分析及仿真结果表明,该统计量提高了对高斯分布的拟合能力,进而提高了对OFDM信号的识别能力,同时相比高阶矩法,运算量少。
In order to identify OFDM signals, aiming at the large amount of computation of high-order moments algorithm, an empirical distribution function statistical method is proposed to identify OFDM signals and single-carrier signals. Proposed a single carrier / OFDM signal identification model, the establishment of the optimal empirical distribution function evaluation criteria, derived the optimal empirical distribution function; elaborated on the KS test based on OFDM signal identification process; theoretical analysis and simulation results show that the statistics Improve the fitting ability of Gaussian distribution, and then improve the recognition ability of OFDM signal, meanwhile, compared with higher-order moment method, the calculation is less.
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