基于主成分分析和独立成分分析的调制分类算法*

• 作者: 冯祥 陈良彬
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 通信信号 调制分类 主成分分析 独立成分分析 支持矢量机
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 864-867
• 页数: 4页
• 分类号: TN911
• 字数: 3893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2013.07.008

摘要

基于主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），提出了一种新的调制分类算法。算法采用PCA对样本数据降维、去除冗余成分，采用FastICA方法提取分类特征；采用支持矢量机（SVM）作为分类器，以解决数据在低维空间中的不可分问题。该算法具有较低的复杂度和较高的训练速度。仿真表明，与最大似然（ML）算法相比，算法仅具有1．8 dB的信噪比损失，在Rayleigh慢衰落信道和中速运动的条件下，算法对5种QAM调制类型具有较好的分类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈良彬		9	14	2.0	3.0
2	冯祥		18	39	3.0	5.0