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基于隨機(jī)森林的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)主用戶信號調(diào)制類型識別算法

發(fā)布時間:2020-07-08 14:25
【摘要】:針對低信噪比情況下主用戶信號調(diào)制類型識別率低的問題,提出了一種使用信號循環(huán)譜中特征參數(shù)作為樣本參數(shù)的基于隨機(jī)森林的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)信號類型識別算法,通過使用訓(xùn)練完成的隨機(jī)森林對主用戶信號類型識別,有效抑制了采用ANN和SVM進(jìn)行識別所造成的誤差影響,提高了低信噪比下信號識別的精確度,實現(xiàn)了不同調(diào)制類型信號的有效檢測與識別.實驗結(jié)果表明:所提出的算法有較高的主用戶信號調(diào)制類型識別精度,進(jìn)而驗證了算法的有效性.

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 馬冉冉;集成學(xué)習(xí)算法研究[D];山東科技大學(xué);2010年

2 石國強(qiáng);基于規(guī)則的組合分類器的研究[D];鄭州大學(xué);2010年

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6 朱新榮;徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法的研究及應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2010年

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10 楊向軍;Web spam檢測系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2010年

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王愛平;萬國偉;程志全;李思昆;;支持在線學(xué)習(xí)的增量式極端隨機(jī)森林分類器[J];軟件學(xué)報;2011年09期

2 褚御芝;鄭寶玉;;認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中基于最佳中繼選擇的協(xié)作傳輸策略[J];儀器儀表學(xué)報;2011年03期

3 羅榮華;楊震;;基于最佳中繼選擇的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)功率分配[J];儀器儀表學(xué)報;2012年09期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前8條

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8 張旺;范麗s

本文編號:2746658


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