基于折叠的Kolmogorov–Smirnov调制分类器

调制分类在诸如电子战和干扰消除之类的应用中至关重要。在这封信中，提出了一种基于特征的新型Kolmogorov-Smirnov分类器，用于识别调制格式。首先使用折叠操作对接收到的信号进行预处理，该折叠操作可根据其不同的对称轴帮助识别调制格式。仿真结果表明，与基于似然的最优分类器相比，该分类器的性能接近于基于最优似然的分类器，同时提高了其对噪声不确定性的鲁棒性，降低了计算复杂度。