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利用概率估计和支持矢量机的信号调制分类
引用本文:罗明,杨绍全,魏青.利用概率估计和支持矢量机的信号调制分类[J].系统工程与电子技术,2005,27(11):1870-1872.
作者姓名:罗明  杨绍全  魏青
作者单位:西安电子科技大学电子工程学院,陕西,西安,710071
基金项目:国防预研基金资助课题(41101030103)
摘    要:提出了一种常用数字通信信号调制分类算法。针对MASK、MFSK和MPSK调制,选取截获接收机输出信号的瞬时幅度、时频脊线和差分基带信号作为分类特征,利用概率密度估计算法求取分类特征的分布函数,通过构造支持矢量机分类器确定分布函数的峰值个数,从而在多种噪声背景下实现了信号调制类型的自动分类。仿真实验表明,当信噪比大于5 dB时识别率可达80%以上。

关 键 词:通信对抗  调制分类  概率密度估计  支持矢量机
文章编号:1001-506X(2005)11-1870-03
修稿时间:2004年9月9日

Digital modulation classification using probability density estimation and support vector machine
LUO Ming,YANG Shao-quan,WEI Qing.Digital modulation classification using probability density estimation and support vector machine[J].System Engineering and Electronics,2005,27(11):1870-1872.
Authors:LUO Ming  YANG Shao-quan  WEI Qing
Abstract:A new algorithm is proposed for digital modulation classification.This method analyzes instantaneous amplitude,the ridge of time-frequency representation and difference signals of MASK,MFSK and MPSK signals.Then,probability density estimation algorithm is used to estimate distribution functions of these features.Modulation classification is realized by using support vector machine(SVM) to determine the optimal number of distribution function's peaks.Simulation results indicate the discrimination is above 80% when SNR is over 5 dB.
Keywords:communication countermeasure  modulation classification  probability density estimation  support vector machine
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