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A Novel Technique for Automatic Modulation Classification and Time-Frequency Analysis of Digitally Modulated Signals

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.2 (2013.04)바로가기
  • 페이지
    pp.1-14
  • 저자
    M. V. Subbarao, N. S. Khasim, T. Jagadeesh, M. H. H. Sastry
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208889

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원문정보

초록

영어
Automatic classification of analog and digital modulation signals plays an important role in communication application such as an intelligent demodulator, interference identification and monitoring. The automatic recognition of the modulation format of a detected signal, the intermediate step between signal detection and demodulation, is a major task of an intelligent receiver, with various civilian and military applications. This paper presents a new approach for automatic modulation classification for digitally modulated signals. This method utilizes a signal representation known as the modulation model. The modulation model provides a signal representation that is convenient for subsequent analysis, such as estimating modulation parameters. The modulation parameters to be estimated are the carrier frequency, modulation type, and bit rate. The modulation model is formed via autoregressive spectrum modeling. The modulation model uses the instantaneous frequency and bandwidth parameters as obtained from the roots of the autoregressive polynomial. This method is also classifies accurately under low carrier to noise ratio (CNR). This paper is also presents an improved version of S-Transform for time frequency analysis of different digitally modulated signals to observe variations of amplitude, frequency and phase.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Mathematical Model
 3. Classification Algorithm
  3.1 Basic Steps:
  3.2 Higher order statistics
  3.3 Flow chart for modulation classification
  3.4 Classification between (ASK, QAM) / (PSK, FSK, CW) classes
  3.5 Classification between PSK, FSK, CW
  3.6 Classification between BPSK/QPSK
  3.7 Classification between ASK and QAM:
 4. Improved S-Transform
 5. Simulation Results
 6. Conclusion
 References

키워드

Instantaneous Frequency Bandwidth Kurtosis Time-Frequency Analysis

저자

  • M. V. Subbarao [ Department of ECE, Tirumala Engineering College ]
  • N. S. Khasim [ Department of ECE, Tirumala Engineering College ]
  • T. Jagadeesh [ Department of ECE, Tirumala Engineering College ]
  • M. H. H. Sastry [ Department of ECE, Tirumala Engineering College ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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