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摘要:
针对基于决策树的数字调制识别方法在低信噪比和小样本情况下的不足,提出了一种改进的基于特征选择和支持向量机的数字调制识别算法.首先选择信号训练样本的循环谱截面作为备选特征集合,然后利用基于支持向量机的特征选择方法保留有效特征参数并训练分类器,最后将待识别信号选择后的特征输入支持向量机分类器,完成对ASK、MSK、PSK、QAM等4类信号的识别.仿真表明,本文算法在低信噪比和小样本情况下的识别性能优于基于决策树的调制识别方法.
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文献信息
篇名 基于特征选择和支持向量机的数字调制识别方法
来源期刊 信息工程大学学报 学科 工学
关键词 调制识别 特征选择 支持向量机 循环谱
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 通信工程与技术
研究方向 页码范围 410-414,422
页数 6页 分类号 TN911.23|TP393.1
字数 4448字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2013.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于宏毅 85 596 12.0 21.0
2 王蒙 3 47 3.0 3.0
3 胡赟鹏 25 54 4.0 6.0
4 代琨 2 29 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
调制识别
特征选择
支持向量机
循环谱
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
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