高階累積量 文章 進入高階累積量技術(shù)社區(qū)
高階累積量調(diào)制識別改進算法的FPGA實現(xiàn)
- 摘要：基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號識別算法在低信噪比環(huán)境下識別率較低。針對這一問題，提出了高階累積量的改進算法，通過調(diào)整特征參數(shù)的判別順序先識別出MASK信號的方式，取得了較好的效果。討論了該算法的FPGA設(shè)
- 關(guān)鍵字： FPGA 高階累積量 調(diào)制識別 改進算法
基于最大峰度準則的非因果AR系統(tǒng)盲辨識
- 關(guān)鍵字： 非因果系統(tǒng) 盲辨識 高階累積量 最大峰度準則
高階累積量在欠定盲源分離中信源數(shù)目估計的應用
- 本文從盲信號分離的基本假設(shè)出發(fā)，研究了通信偵查中雙通道盲信號個數(shù)的估計方法，通過借鑒陣列信號處理理論，證明了欠定條件下高階累積量優(yōu)化流程可以應用在信源數(shù)目估計的問題，并分別討論了信噪比和采樣點數(shù)這兩個參數(shù)的變化對優(yōu)化后算法性能的影響。結(jié)果表明，在不同的信號混合情況下，信源算法估計的性能會不同，因為受信源模型、傳播環(huán)境等多個因素的影響，會造成性能下降。有關(guān)信號模型的多樣性和信源估計算法的局限性及更多數(shù)目的情況還有待深入研究，解決方法在后續(xù)的修正算法中探討解決。
- 關(guān)鍵字： 高階累積量 盲源分離 信源
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高階累積量介紹
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