基于随机森林的认知网络主用户信号调制类型识别算法

• 作者: 刘志刚 汪晋宽 王鑫 胡曦
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 认知网络 频谱感知 循环谱 特征值 随机森林
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1706-1709
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2014.12.008

摘要

针对低信噪比情况下主用户信号调制类型识别率低的问题,提出了一种使用信号循环谱中特征参数作为样本参数的基于随机森林的认知网络信号类型识别算法,通过使用训练完成的随机森林对主用户信号类型识别,有效抑制了采用ANN和SVM进行识别所造成的误差影响,提高了低信噪比下信号识别的精确度,实现了不同调制类型信号的有效检测与识别.实验结果表明:所提出的算法有较高的主用户信号调制类型识别精度,进而验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪晋宽	东北大学信息科学与工程学院	176	809	13.0	18.0
2	刘志刚	东北大学信息科学与工程学院	50	305	9.0	14.0
3	王鑫	东北大学信息科学与工程学院	15	67	5.0	8.0
4	胡曦	东北大学信息科学与工程学院	7	27	3.0	5.0