利用决策树和神经网络对AWGN信道下的综合调制识别

• 作者: 张丽 易鸿
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 调制识别 似然函数 决策树 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 电子测量与仪器
• 页码范围: 160-163
• 分类号: TN91-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2012.12.052

摘要

针对现有数字调制中多种调制类型混合时的调制识别问题,结合目前对单一调制类型识别各种方法,提出一种综合分类器来完成AWGN环境中的通信信号调制识别.该方法综合使用决策树和RBF神经网络,利用神经网络可以同时对多个特征参数进行非线性优化组合,得到的超曲面能够对整个特征空间进行较精细的分割,从而提高调制识别的整体性能.识别时以决策树为主,以RBF神经网络为辅,其识别效果良好.结果表明,复杂类型调制识别通过合理选择信号特征和分类器,优化识别方法,在一定程度上可以达到相应的识别要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽	四川文理学院物理与工程技术系	2	3	1.0	1.0
2	易鸿	四川文理学院物理与工程技术系	37	55	4.0	6.0