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단일표본관측을 이용한 직교진폭변조 신호의 최우 변조분류 성능

Performance of an ML Modulation Classification of QAM Signals with Single-Sample Observation

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주제분류공학

초록

본 논문에서는 다중레벨 직교진폭변조 신호를 위한 최우 변조분류기법의 성능을 분석한다. 기존의 연구와는 달리 여기서는 가용 변조방식에 대한 상대적인 분류성능과 단일표본관측을 적용할 경우 최우 분류기의 성능한계 등을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 가용 성상도에서 심볼간 최소 유클리드 거리를 동일하게 하여 심볼의 수가 작은 성상도가 보다 큰 성상도의 부분집합이 되도록 하였다. 그리고 다중가설시험을 위한 표본의 수는 하나로 정하였다. 그 결과 모든 실험에서 신호대잡음비의 증가에 따라 분류성능이 향상됨을 볼 수 있다. 특히, 참인 성상도가 4진 직교진폭변조인 경우 추가적인 정보나 관측표본 없이도 송신기에서 사용된 변조방식을 거의 완벽하게 분류함을 확인할 수 있다. 또한 16진과 64진 신호의 경우 그 부분집합이 되는 성상도에 의하여 공유된 심볼들의 영향으로 오분류 가능성이 상존하지만 단일표본관측만으로도 약 80 %의 정분류 성능을 얻을 수 있다.

Abstract

In this paper, performance of a maximum-likelihood modulation classification for quadrature amplitude modulation (QAM) is studied. Unlike previous works, the relative classification performance with respect to the available modulations and performance limit with single-sample observation are presented. For those purposes, all constellations are set to have the same minimum Euclidean distance between symbols so that a smaller constellation is a subset of the larger ones. And only one sample of received waveform is used for multiple hypothesis test. As a result, classification performance is improved with increase in signal-to-noise ratio in all the experiments. Especially, when the true modulation format used in the transmitter is 4 QAM, almost perfect classification can be achieved without any additional information or observation samples. Though the possibility of false classification due to the symbols shared by subset constellations always exists, correct classification ratio of 80 % can be obtained with the single-sample observation when the true modulation formats are 16 and 64 QAM.

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