【摘 要】
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利用四阶、六阶和八阶累积量提取2个特征参数识别2ASK,4ASK,QPSK,8PSK,MFSK和16QAM,有效抑制高斯白噪声的影响.利用改进后的并行DBSCAN算法对特征参数集进行聚类,根据高密度
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
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利用四阶、六阶和八阶累积量提取2个特征参数识别2ASK,4ASK,QPSK,8PSK,MFSK和16QAM,有效抑制高斯白噪声的影响.利用改进后的并行DBSCAN算法对特征参数集进行聚类,根据高密度簇中心点与特征参数理论值的距离识别该簇的调制方式,再将未归成簇的数据归于最近的聚类簇中,完成所有数据的识别.仿真结果表明,改进后的并行DBSCAN算法能有效提高聚类效率;信噪比大于4dB时,所提出的二个特征参数能够达到98%以上的信号识别正确率.
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