Kolmogorov-Smirnov 검정 기반 개선된 변조 분류 알고리즘

Abstract

본 논문에서는 BPSK, QPSK(4QAM), 8PSK, 16QAM, 64QAM의 디지털 기저대역 변조 방식을 자동으로 분류하기 위한 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 검정 기반의 개선된 자동 변조 분류 알고리즘을 제안한다. 수신된 신호로부터 추출한 실수 및 허수 성분 각각을 서로 다른 두 개의 결정 통계치로 설정하여 새로운 구조의 K-S 분류기를 설계하며, 결정 통계치의 경험적 누적 분포 함수와 각 후보 변조 방식의 이론적 누적 분포 함수 간 평균 제곱 오차를 새로운 K-S 통계치로 설정하여 변조 분류를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 변조 분류 확률 관점에서 제안된 알고리즘과 기존 K-S 검정 기반 알고리즘을 비교 및 분석하고, 이를 통해 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다.In this paper, we propose an automatic modulation classification algorithm which improves classification performance, based on the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test to classify various digital modulation schemes such as BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM and 64QAM. The proposed K-S classifier employs the real and imaginary components extracted from received signal as two different decision statistics, and the mean square error between the empirical cumulative distribution function and the theoretical cumulative distribution function of the decision statistics is employed as a new K-S statistic. Through Monte Carlo simulations, we show that proposed algorithm outperforms conventional ones in terms of the classification performance.