Resumen

La teoría de compresión de señales se puede aplicar para reconstruir la señal con muchas menos mediciones de las que normalmente se consideran necesarias, mientras que en muchos escenarios, como la detección de espectro y el reconocimiento de modulación, solo esperamos adquirir características útiles en lugar de las señales originales, donde la selección de la característica con dispersión se convierte en el principal desafío. Con el objetivo de reconocimiento de modulación digital, el artículo principalmente construye dos características que se pueden recuperar directamente de muestras comprimidas. Las dos características son el espectro de los datos recibidos y su transformación no lineal y la característica composicional de múltiples momentos de alto orden de los datos recibidos; ambas tienen la dispersión deseada requerida para la reconstrucción a partir de submuestras. En nuestro artículo se considera el reconocimiento de modulación de desplazamiento de frecuencia múltiple, modulación de fase múltiple y modulación de amplitud en cuadratura múltiple, y se implementan en un procedimiento unificado. La simulación muestra que las dos características de identificación pueden funcionar efectivamente en el reconocimiento de modulación digital, incluso con una relación señal-ruido relativamente baja.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Detección compresiva; Reconstrucción de señales; Detección del espectro; Reconocimiento de la modulación; Dispersión; Modulación digital
• Keywords:Compressive sensing; Signal reconstruction; Spectrum detection; Modulation recognition; Sparsity; Digital modulation