發(fā)布時(shí)間：2018-05-02 06:33

  本文選題：樹型分類器算法 + 混合調(diào)制信號(hào)��； 參考：《中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)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(hào)特征參數(shù)提取與自動(dòng)識(shí)別技術(shù),提出適合混合調(diào)制信號(hào)調(diào)制識(shí)別的樹型分類器及相應(yīng)識(shí)別步驟。在外調(diào)制、內(nèi)調(diào)制識(shí)別時(shí)首次分別采用副載波信號(hào)個(gè)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(hào)瞬時(shí)幅度分布區(qū)域統(tǒng)計(jì)值等算法,抑制噪聲干擾,提高特征參數(shù)的準(zhǔn)確性,仿真結(jié)果表明,在信噪比為6 dB情況下,調(diào)制識(shí)別率接近90%,和現(xiàn)有混合調(diào)制識(shí)別方法相比取得較好的識(shí)別效果,在混合信號(hào)調(diào)制識(shí)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(xué)技術(shù)學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;惠州學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61072070,61301179) 教育部博士學(xué)科點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20110203110011) ISN國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主課題資助項(xiàng)目(ISN1101002) 廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012B010100038) 廣東省-教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合資助項(xiàng)目(2012B091100364) 惠州市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011C020005005)
【分類號(hào)】：TN911.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1832763