火控雷达技术
火控雷達技術
화공뢰체기술
FIRE CONTROL RADAR TECHNOLOGY
2014年
1期
56-59,68
,共5页
M-QAM%调制识别%高阶累计量%局部保持投影
M-QAM%調製識彆%高階纍計量%跼部保持投影
M-QAM%조제식별%고계루계량%국부보지투영
针对基于统计的QAM信号识别算法,忽略了信号的局部特性,导致算法性能不好等问题,提出了一种基于流形学习的16QAM、32QAM、64QAM信号识别算法.该算法利用高阶累计量特征描述信号,在此基础上利用邻接图描述特征的内在几何属性,较好地刻画了数据的相似性几何属性,最后利用最近邻分类器算法进行分类.实验结果表明,该算法具有好的识别率,尤其在低信噪比下,算法性能比较突出.
針對基于統計的QAM信號識彆算法,忽略瞭信號的跼部特性,導緻算法性能不好等問題,提齣瞭一種基于流形學習的16QAM、32QAM、64QAM信號識彆算法.該算法利用高階纍計量特徵描述信號,在此基礎上利用鄰接圖描述特徵的內在幾何屬性,較好地刻畫瞭數據的相似性幾何屬性,最後利用最近鄰分類器算法進行分類.實驗結果錶明,該算法具有好的識彆率,尤其在低信譟比下,算法性能比較突齣.
침대기우통계적QAM신호식별산법,홀략료신호적국부특성,도치산법성능불호등문제,제출료일충기우류형학습적16QAM、32QAM、64QAM신호식별산법.해산법이용고계루계량특정묘술신호,재차기출상이용린접도묘술특정적내재궤하속성,교호지각화료수거적상사성궤하속성,최후이용최근린분류기산법진행분류.실험결과표명,해산법구유호적식별솔,우기재저신조비하,산법성능비교돌출.
