信息工程大学学报
信息工程大學學報
신식공정대학학보
JOURNAL OF INFORMATION ENGINEERING UNIVERSITY
2013年
4期
410-414,422
,共6页
王蒙%于宏毅%胡赟鹏%代琨
王矇%于宏毅%鬍赟鵬%代琨
왕몽%우굉의%호빈붕%대곤
调制识别%特征选择%支持向量机%循环谱
調製識彆%特徵選擇%支持嚮量機%循環譜
조제식별%특정선택%지지향량궤%순배보
针对基于决策树的数字调制识别方法在低信噪比和小样本情况下的不足,提出了一种改进的基于特征选择和支持向量机的数字调制识别算法.首先选择信号训练样本的循环谱截面作为备选特征集合,然后利用基于支持向量机的特征选择方法保留有效特征参数并训练分类器,最后将待识别信号选择后的特征输入支持向量机分类器,完成对ASK、MSK、PSK、QAM等4类信号的识别.仿真表明,本文算法在低信噪比和小样本情况下的识别性能优于基于决策树的调制识别方法.
針對基于決策樹的數字調製識彆方法在低信譟比和小樣本情況下的不足,提齣瞭一種改進的基于特徵選擇和支持嚮量機的數字調製識彆算法.首先選擇信號訓練樣本的循環譜截麵作為備選特徵集閤,然後利用基于支持嚮量機的特徵選擇方法保留有效特徵參數併訓練分類器,最後將待識彆信號選擇後的特徵輸入支持嚮量機分類器,完成對ASK、MSK、PSK、QAM等4類信號的識彆.倣真錶明,本文算法在低信譟比和小樣本情況下的識彆性能優于基于決策樹的調製識彆方法.
침대기우결책수적수자조제식별방법재저신조비화소양본정황하적불족,제출료일충개진적기우특정선택화지지향량궤적수자조제식별산법.수선선택신호훈련양본적순배보절면작위비선특정집합,연후이용기우지지향량궤적특정선택방법보류유효특정삼수병훈련분류기,최후장대식별신호선택후적특정수입지지향량궤분류기,완성대ASK、MSK、PSK、QAM등4류신호적식별.방진표명,본문산법재저신조비화소양본정황하적식별성능우우기우결책수적조제식별방법.
