RECURSIVE CLASSIFICATION OF MQAM SIGNALS BASED ON HIGHER ORDER CUMULANTS

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A new feature based on higher order cumulants is proposed for classification of MQAM signals. Theoretical analysis justify that the new feature is invariant with respect to translation (shift), scale and rotation transform of signal constellations, and can suppress color or white additive Gaussian noise. Computer simulation shows that the proposed recursive order-reduction based classification algorithm can classify MQAM signals with any order. A new feature based on higher order cumulants is proposed for classification of MQAM signals. Theoretical analysis justify that the new feature is invariant with respect to translation (shift), scale and rotation transform of signal constellations, and can suppress color or white additive Gaussian noise . Computer simulation shows that the proposed recursive order-reduction based classification algorithm can classify MQAM signals with any order.
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