首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于SVM分类的EBPSK信号解调判决
引用本文:陈贤卿,吴乐南,靳一.基于SVM分类的EBPSK信号解调判决[J].东南大学学报(自然科学版),2011,41(4):672-677.
作者姓名:陈贤卿  吴乐南  靳一
作者单位:东南大学信息科学与工程学院,南京,210096
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA01Z227); 国家自然科学基金资助项目(60872075)
摘    要:为了改善扩展的二元相移键控(EBPSK)系统在低信噪比下的误码率性能,针对解调端冲击滤波器输出信号的特点,引入支持向量机(SVM)分类方法.在滤波器输出的中频信号中选取少量采样点进行判决,仿真显示,可以得到较高的信噪比增益.误码率在10-4时,比积分判决方法获得1.8 dB的信噪比增益.不同核函数产生不同的支持向量机算法,进而对线性和径向基核函数作了分析,同时,对不同的特征点提取以及不同的训练码元个数对判决结果的影响作了较为详细的分析.通过仿真发现,用少量特征点和训练码元便可以获得较好的性能,因此,在EBPSK系统中采用SVM分类判决法降低误码率是一种较有效的方式.

关 键 词:SVM分类  EBPSK  中频解调  误码率

Demodulation of EBPSK signals based on SVM classification
Chen Xianqing,Wu Lenan,Jin Yi.Demodulation of EBPSK signals based on SVM classification[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2011,41(4):672-677.
Authors:Chen Xianqing  Wu Lenan  Jin Yi
Institution:Chen Xianqing Wu Lenan Jin Yi(School of Information Science and Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,china)
Abstract:To improve the bit error rate(BER) performance of the extended binary phase shift keying(EBPSK) demodulation under low signal to noise ratio(SNR) and according to the signal characteristics of impact filter output,the support vector machine(SVM) classification is introduced.A few signal samples are selected from the intermediate-frequency output of the filter to make the judgment.Simulation reveals that a higher SNR gain is obtained by adopting the SVM classification.Compared with integral decision 1.8dB hi...
Keywords:support vector machine classification  extended binary phase shift keying  intermediate-frequency demodulation  bit error rate  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号