（通訊員 李澤銘）近日，通信工程學院劉明騫副教授，碩士生郭菲，英國杜倫大學Yunfei Chen教授及大連理工大學趙楠教授合作完成的最新研究成果“Blind Modulation Classification for OFDM in the Presence of Carrier Frequency Offsets”獲得IEEE TAOS TC（IEEE傳輸介入與光系統技術委員會） 2023年度最佳論文獎。

IEEE傳輸介入與光系統技術委員會是IEEE通信學會（IEEE ComSoc）最具活力的技術委員會之一，在傳輸和光系統技術領域發(fā)揮著主導作用，其歷史可以追溯至60余年前，在業(yè)界具有廣泛而深遠的影響。IEEE TAOS TC最佳論文獎旨在表彰學者在光系統或通信傳輸領域的杰出研究成果，該獎項由IEEE傳輸介入與光系統技術委員會從上一年度發(fā)表的論文中進行評選，2023年度全球僅有兩篇文章入選。

在多徑信道下，正交頻分復用（OFDM）系統中會受到載波頻率偏移（CFO）引起的子載波干擾（ICI）問題的影響，這對于OFDM系統的調制方式識別是一個挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，本論文提出了一種新的OFDM系統調制方式盲識別方法，該方法使用二階矩對OFDM系統的空子載波信號和導頻子載波信號進行識別，然后利用四階累積量和六階累積量對帶有CFO的調制子載波進行識別。實驗表明，所提方法在低信噪比時，對空子載波、導頻子載波及QPSK子載波的識別正確率可以達到100%，對16QAM子載波和64QAM子載波的正確識別率也可達到90%以上。同時，所提方法不僅可以有效消除CFO的影響，而且可以有效抑制高斯噪聲對識別性能的影響。與現有的OFDM系統調制方式識別方法相比，所提盲識別方法不僅能夠降低能耗、節(jié)省開銷，還具有更好的性能和更低的計算復雜度，為綠色無線電技術提出了新的思路。

本論文的發(fā)表向外界展示了學院在相關領域的最新研究成果，標志著相關研究在該領域得到了國際同行的進一步認可。本論文得到國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目和陜西省重點研發(fā)計劃等項目資助。

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10279377