【摘要】：針對低信噪比時單接收節(jié)點(diǎn)調(diào)制識別率低的問題,提出了基于無線傳感網(wǎng)的分布式協(xié)作調(diào)制識別方法,在低信噪比下實(shí)現(xiàn)對四種典型調(diào)制方式的正確識別。首先利用網(wǎng)絡(luò)中相互協(xié)作的多個傳感器節(jié)點(diǎn),從提高性能出發(fā),在節(jié)點(diǎn)能耗最小的前提下,根據(jù)特征的識別能力與信噪比的關(guān)系以及特征計(jì)算量來設(shè)計(jì)協(xié)作方案,每節(jié)點(diǎn)只提取部分特征。中心節(jié)點(diǎn)處將匯聚來的特征組合成特征向量,并利用支持向量機(jī)分類器對其進(jìn)行分類。仿真表明,該方法的識別性能優(yōu)于單節(jié)點(diǎn)和已有的多節(jié)點(diǎn)方法,傳感器節(jié)點(diǎn)能耗降低,并且對信噪比環(huán)境具有更好的自適應(yīng)性。
[Abstract]:In order to solve the problem of low modulation recognition rate of single receiver node at low signal-to-noise ratio (SNR), a distributed cooperative modulation recognition method based on wireless sensor network is proposed, which realizes the correct recognition of four typical modulation methods at low SNR. Firstly, using multiple sensor nodes that cooperate with each other in the network, in order to improve the performance, under the premise of minimum energy consumption of the nodes, the cooperation scheme is designed according to the relationship between the recognition ability of the features and the signal-to-noise ratio (SNR), as well as the computation of the features. Only part of the features are extracted from each node. The converged features are combined into feature vectors at the central node and classified by support vector machine (SVM) classifiers. The simulation results show that the recognition performance of this method is better than that of single node and existing multi-node methods, the energy consumption of sensor nodes is reduced, and it has better adaptability to signal-to-noise ratio (SNR) environment.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2010ZX03006-002)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2495221