本文選題：樹型分類器算法 + 混合調(diào)制信號�。� 參考：《中山大學學報(自然科學版)》2014年01期

【摘要】：研究基于決策理論算法的混合調(diào)制信號特征參數(shù)提取與自動識別技術(shù),提出適合混合調(diào)制信號調(diào)制識別的樹型分類器及相應(yīng)識別步驟。在外調(diào)制、內(nèi)調(diào)制識別時首次分別采用副載波信號個數(shù)構(gòu)成的特征矢量、均值歸一化包絡(luò)方差、副載波信號瞬時幅度分布區(qū)域統(tǒng)計值等算法,抑制噪聲干擾,提高特征參數(shù)的準確性,仿真結(jié)果表明,在信噪比為6 dB情況下,調(diào)制識別率接近90%,和現(xiàn)有混合調(diào)制識別方法相比取得較好的識別效果,在混合信號調(diào)制識別管理中具有廣泛的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Based on the decision theory algorithm, the feature parameter extraction and automatic recognition technology of mixed modulation signal are studied, and the tree classifier suitable for modulation recognition of mixed modulation signal and the corresponding recognition steps are proposed. In the recognition of external modulation and internal modulation, the feature vectors composed by the number of subcarrier signals, the mean normalized envelope variance, the statistical values of the instantaneous amplitude distribution region of the subcarrier signals are used for the first time to suppress noise interference. The simulation results show that when the SNR is 6 dB, the modulation recognition rate is close to 90, which is better than that of the existing hybrid modulation recognition methods. It has a wide application prospect in mixed signal modulation recognition management.
【作者單位】： 佛山科學技術(shù)學院電子與信息工程學院;西安電子科技大學綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點實驗室;惠州學院計算機科學系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61072070,61301179) 教育部博士學科點基金資助項目(20110203110011) ISN國家重點實驗室自主課題資助項目(ISN1101002) 廣東省科技計劃資助項目(2012B010100038) 廣東省-教育部產(chǎn)學研結(jié)合資助項目(2012B091100364) 惠州市科技計劃資助項目(2011C020005005)
【分類號】：TN911.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1832763