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摘要:
针对现有数字信号调制识别的问题,提出了一种基于核 Logistic 回归(KLR)的自动分类方法.该方法提取了信号的高阶累积量参数用作训练与测试数据,采取常用的决策树分类构架的思想,仿真并比较已有的基于支撑向量机(SVM)的调制分类方法,结果表明,在低信噪比为0 dB时,分类性能一般高于 SVM;5 dB时,采用 KLR的分类识别率均达到90%以上,有较为优越的分类性能.
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文献信息
篇名 基于高阶累积量的核Logistic回归调制分类算法
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 调制识别 分类 高阶累积量 核 Logistic回归 决策树
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 260-265
页数 分类号 TN914
字数 3305字 语种 中文
DOI
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 王斌 解放军信息工程大学信息工程学院 25 122 7.0 8.0
2 徐闻 解放军信息工程大学信息工程学院 3 14 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
调制识别
分类
高阶累积量
核 Logistic回归
决策树
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
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
出版文献量(篇)
3051
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11167
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