Automatic Modulation Classification for OFDM Signals Based On Modified K-Means Clustering Algorithm
محل انتشار: سومین کنفرانس ملی و اولین کنفرانس بین المللی پژوهش هایی کاربردی در مهندسی برق، مکانیک و مکاترونیک
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 761
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ELEMECHCONF03_0059
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395
چکیده مقاله:
Automatic Modulation Classification (AMC) has attracted many researchers’ attention in different civilian and military purposes. This paper presents a novel modulation classification algorithm based on modified K-means cluster analysis. Generally, we aim to distinguish OFDM signals from single-carrier modulations. In this regard, two statistics of the amplitude of received signal are calculated as key features. The extracted features of training data points are submitted to the clustering algorithm and centers for single-carrier and multicarrier modulations are assessed. Afterwards, each point of testing dataset is dedicated to its nearest center based on Euclidian distance and the classification is accomplished. The simulation results demonstrate that the algorithm is beneficial in a wide range from low to high SNRs.
کلیدواژه ها:
Classification Algorithms ، Automatic Modulation Classification (AMC) ، Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) ، multicarrier (MC) modulations ، single-carrier (SC) modulations
نویسندگان
S. Norouzi
Electrical and Computer Engineering School, Communications and Electronics Department Shiraz University Shiraz, Iran
A. Jamshidi
Electrical and Computer Engineering School, Communications and Electronics Department Shiraz University Shiraz, Iran
A.R Zolghadrasli
Electrical and Computer Engineering School, Communications and Electronics Department Shiraz University Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :