Abstract
In this letter, we propose an efficient automatic modulation recognition (AMR) method which classifies digitally modulated signals by estimating the bandwidth. In AMR, feature-based methods are widely used and the accuracy of the features is highly dependent on the number of symbols and the number of samples per symbol (NSPS). In this letter, at first, we coarsely estimate the bandwidth of the oversampled signals, and then decrease the sample rate to yield adequate NSPS. As a result, more symbols are used for AMR and the correct classification rate becomes high under the same number of samples.
이 논문에서는 대역폭 추정치를 이용하여 효율적으로 디지털 변조 신호를 자동으로 분류하는 변조인식 방법을 제안한다. 변조 신호를 분류하기 위해서 일반적으로 특징변수를 이용한 방법이 널리 사용되는데, 특징변수의 정확도는 특징변수 추정에 사용되는 디지털 변조 신호의 심볼수와 심볼당 표본수에 따라 크게 영향을 받는다. 이 논문에서는 높은 과표본화율로 표본화된 신호에 대해 먼저 대략적으로 대역폭을 추정하고 이로부터 심볼당 적절한 표본수를 취할 수 있도록 표본율을 감소시킨다. 따라서 처리하는 표본수가 동일한 경우 더 많은 심볼을 사용하게 되어 변조 인식률을 높일 수 있다.