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基于SVM的多类模拟调制方式识别算法
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN914.5[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]江西财经大学电子学院,南昌330013, [2]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项(90207012)
中文摘要:

提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法.该算法通过分析模拟调制信号的特点,提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类.仿真结果表明:在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比不小于10dB时,识别正确率大于90%.

英文摘要:

An algorithm based on Support Vector Machines(SVM) for recognition of analogue modulation signals is presented. By analyzing the modulation signals, a set of key features for identifying different types of analogue modulation are extracted and are mapped into the high dimension space. The classification is carried out in the high dimension space based on SVM and decision tree. The result shows that all types of analogue modulation can be classified with success rate more than 90% when SNR higher than10 dB.

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期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12314