基于支持向量机分类器的数据链信号调制方式识别

• 作者: 张泽君 杨瑞娟 甘新泰 程伟
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据链 调制方式识别 特征参数 支持向量机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 军事信息技术
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 3747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2015.01.010

摘要

鉴于通信信号的调制方式识别技术在非合作通信中具有重要的地位，针对美军Link-11、Link-16、Link-22、CDL数据链信号的调制方式(MSK、BPSK、QPSK、OQPSK、π/4-DQPSK、8PSK)，研究了各调制信号在航空信道条件下的平方谱、高阶累积量、四次方谱、码元速率等特征参数的提取。然后，运用支持向量机(SVM)分类器对六种数据链信号的调制方式进行了识别，并利用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机分类器参数进行优化。仿真结果表明，相比决策树分类器，SVM分类器在低信噪条降下提高了整体识别率；采用PSO算法则减少了SVM分类器参数选择的盲目性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨瑞娟		47	301	8.0	15.0
2	甘新泰		2	12	2.0	2.0
3	程伟		27	218	6.0	14.0
4	张泽君		4	13	3.0	3.0