世界科技研究与发展
世界科技研究與髮展
세계과기연구여발전
WORLD SCI-TECH R & D
2013年
2期
181-183,186
,共4页
数字调制识别%支持向量机%瞬时信息%特征提取
數字調製識彆%支持嚮量機%瞬時信息%特徵提取
수자조제식별%지지향량궤%순시신식%특정제취
digital modulation recognition%support vector machine%instantaneous information%feature extraction
提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别方法.该方法根据信号的瞬时信息提取特征向量,并利用支持向量机将特征向量映射到一个高维空间,在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类.该方法避免了判决门限的确定,与传统的神经网络算法相比,具有更好的泛化推广能力.仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,信噪比大于等于5 dB时,7种数字调制信号的正确识别率均高于97.4％.
提齣瞭一種基于支持嚮量機的多類數字調製方式識彆方法.該方法根據信號的瞬時信息提取特徵嚮量,併利用支持嚮量機將特徵嚮量映射到一箇高維空間,在高維空間中構造最優分類超平麵以實現信號分類.該方法避免瞭判決門限的確定,與傳統的神經網絡算法相比,具有更好的汎化推廣能力.倣真結果錶明,在高斯白譟聲環境下,信譟比大于等于5 dB時,7種數字調製信號的正確識彆率均高于97.4％.
제출료일충기우지지향량궤적다류수자조제방식식별방법.해방법근거신호적순시신식제취특정향량,병이용지지향량궤장특정향량영사도일개고유공간,재고유공간중구조최우분류초평면이실현신호분류.해방법피면료판결문한적학정,여전통적신경망락산법상비,구유경호적범화추엄능력.방진결과표명,재고사백조성배경하,신조비대우등우5 dB시,7충수자조제신호적정학식별솔균고우97.4％.
