| 基于支持向量机的分级调制识别方法 |
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| 引用本文： | 李俊俊,陆明泉,冯振明. 基于支持向量机的分级调制识别方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2006, 46(4): 500-503 |
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| 作者姓名： | 李俊俊 陆明泉 冯振明 |
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| 作者单位： | 清华大学,电子工程系,北京,100084;清华大学,电子工程系,北京,100084;清华大学,电子工程系,北京,100084 |
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| 摘 要： | 目前大部分调制识别方法存在计算量过大和分类器训练困难等问题.针对这一现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的分级调制识别新方法.将接收信号的累积量和瞬时频率统计量作为分类特征参数,并利用支持向量机作为分类器对其进行分级调制分类.该方法相比其他非分级调制识别方法具有较低的计算复杂度和较快的分类器训练速度,并且对于载波频率偏移、相位抖动以及Gauss噪声均具有良好的鲁棒性.计算机仿真表明,针对ASK、FSK、PSK、QAM等11种数字调制信号,当噪声采用Gauss白噪声,并且信噪比≥5 dB时,正确识别率高于95%.
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| 关 键 词： | 支持向量机 调制识别 特征提取 分类器 |
| 文章编号： | 1000-0054(2006)04-0500-04 |
| 修稿时间： | 2005-03-08 |
Hierarchical digital modulation recognition using support vector machines |
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| LI Junjun,LU Mingquan,FENG Zhenming. Hierarchical digital modulation recognition using support vector machines[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2006, 46(4): 500-503 |
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| Authors: | LI Junjun LU Mingquan FENG Zhenming |
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