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用于卫星通信数字调制分类的一种新颖的支持向量机模糊网络
引用本文:吴丹,顾学迈,郭庆. 用于卫星通信数字调制分类的一种新颖的支持向量机模糊网络[J]. 高技术通讯, 2006, 16(8): 784-788
作者姓名:吴丹  顾学迈  郭庆
作者单位:哈尔滨工业大学通信研究所,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学通信研究所,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学通信研究所,哈尔滨,150001
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:
为了使调制分类系统更加适合大范围信噪比(SNR)内的信号,将支持向量机(SVM)和模糊积分(fuzzy integral)结合起来提出了一种新颖的支持向量机模糊网络(SVMFN).SVMFN中采用了一种新的模糊密度定义,同时考虑了分类器的精确度和不确定性,提高了识别的可靠性.从信号中直接提取3个顽健性强且计算简单的特征值来识别11种数字调制方式(2ASK,4ASK,2FSK,4FSK,2PSK,4PSK,8PSK,16QAM,TFM,π/4QPSK和OQPSK).计算机仿真结果表明这种方案具有高度的准确性和可靠性,在SNR不低于0dB时,识别率在95%以上,适于工程应用.

关 键 词:调制分类  支持向量机  模糊密度  模糊积分
收稿时间:2005-08-26
修稿时间:2005-08-26

Classification using a novel support vector machine fuzzy network for digital modulations in satellite communication
Wu Dan,Gu Xuemai,Guo Qing. Classification using a novel support vector machine fuzzy network for digital modulations in satellite communication[J]. High Technology Letters, 2006, 16(8): 784-788
Authors:Wu Dan  Gu Xuemai  Guo Qing
Affiliation:Communications Research Center of Harbin Institute of Technology, Harbin 150001
Abstract:
Keywords:modulation classification   support vector machine   fuzzy density   fuzzy integral
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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