一种基于支持向量机的信号调制分类方法

• 作者: 徐闻 王斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 调制分类 高阶累积量 特征参数 支持向量机 混合核函数 二分类
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 223-226,230
• 页数: 5页
• 分类号: TN915.04
• 字数: 3974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.08.048

摘要

针对现有数字信号调制分类的问题,在人工分类的基础上,提出一种基于支持向量机(SvM)的自动分类方法.提取信号的高阶累计量特征参数用于训练与测试数据.比较已有的基于SVM的调制分类方法,采用应用混合核函数的SVM分类方法,并利用决策树二分类思想设计分类流程.经过仿真比较,验证了该混合核函数的SVM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	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