西安理工大学自动化与信息工程学院, 陕西 西安 710048
基于大气弱湍流信道模型,设计了模糊聚类与改进反向传播(BP)神经网络相结合的星座图识别方法。采用模糊C均值(FCM)算法对无线光副载波多进制相移键控(MPSK)信号星座图进行聚类分析,通过计算其硬趋势均值获得星座图特征,然后将特征输入改进BP神经网络分类器进行调制识别。在对数振幅起伏方差
σχ2=0.1时,总正确识别率达到100%,随着起伏方差的增大,MPSK信号星座图聚敛性变差,但总正确识别率也达到87.5%,同时提高了16进制相移键控(16PSK)调制的识别率。
光通信 无线光通信 大气湍流 副载波调制 模糊C均值 反向传播网络 星座图识别 激光与光电子学进展
2018, 55(6): 060602
西安理工大学自动化与信息工程学院, 陕西 西安 710048
基于无线光通信链路噪声特性，建立了大气信道等效数学模型。分析了弱湍流信道下多进制相移键控(MPSK)副载波调制信号星座图，采用近邻聚类法在不同光强起伏方差下对副载波MPSK调制信号进行了星座图识别研究。在弱湍流信道下，M≤8的MPSK调制信号均能获得较高的识别率，达到88%以上，而随着湍流强度的增加，星座图聚敛性变差，采用聚类分析法的16PSK调制信号识别率有所下降。仿真结果表明该方法复杂度低，对无线光副载波调制通信信号识别具有一定的应用前景。
光通信 弱湍流 副载波调制 聚类分析 星座图识别 激光与光电子学进展
2012, 49(7): 070601
