用于调制识别的二维累积量特征统计模型

摘要

高阶累积量是一种用于数字调制方式识别的重要特征.笔者在高斯白噪声信道下,构造了一种用于识别线性数字调制方式的二维归一化四阶累积量特征,并推导出该特征近似服从高斯分布.为了验证该模型与特征样本服从的统计模型一致,根据贝叶斯准则在二维特征平面上构造最大似然分类器,并从理论上推导出二元调制方式识别问题的平均分类正确率,它与仿真实验得到的平均分类正确率吻合得很好,证明了该方法的正确性.