多个高阶累积量组合的调制样式识别算法

• 作者: 占锦敏 翁建新 赵知劲
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 特征参数 分类器 高阶累积量 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2019.06.001

摘要

利用2个高阶累积量之比构造的特征参数代表的信号特征通常有限,基于此类特征参数的调制样式识别性能有待进一步提高.为此,提出多个高阶累积量组合的调制样式识别算法.采用2个累积量和/差的归一化来构造特征参数,充分利用多个高阶累积量信息,使之包含更多的信号特性;并使用随机森林作为分类器,克服弱分类器存在的过拟合问题.仿真结果表明:提出的特征参数对调制样式的识别性能优于归一化累积量的特征参数,随机森林分类性能优于弱分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵知劲	杭州电子科技大学通信工程学院	200	1531	19.0	29.0
5	占锦敏	杭州电子科技大学通信工程学院	4	4	2.0	2.0
6	翁建新	杭州电子科技大学通信工程学院	2	4	2.0	2.0