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基于累积量和SVM的数字调制识别 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种基于高阶累积量和支持向量机的数字调制信号识别新算法,即从信号的四阶和六阶累积量中提取的参数作为分类特征向量,利用基于二叉树的支持向量机作为分类器的方法实现了2ASK、4ASK、8ASK、4PSK、8PSK等五种数字调制信号的识别。仿真结果表明,在信噪比为10dB情况下,该算法的正确识别率达到了95.83%以上。 相似文献
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提出了一种新的在高斯白噪声条件下基于支持向量机的分层调制识别方法.其中选取信号的4阶、6阶累积量作为分类特征向量,并利用支持向量机作为分类器对其进行分层调制分类.该方法相比其他非分级调制识别方法具有较低的计算复杂度和较快的分类器训练速度.理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性. 相似文献
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本文以四阶累积量为特征参数,采用支持向量机(SVM)将分类特征值映射到高维空间中,并构建最优分类超平面,实现对QPSK、16QAM、64QAM和OFDM四种信号的自动调制识别。分析了AWGN信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami衰落信道对四阶累积量的影响,推导并给出了经过衰落信道后四阶累积量的表达式。基于支持向量机的调制识别方法解决了特征样本在低维空间的不可分问题,仿真结果表明,在SNR低于10dB时,该方法的性能明显优于决策树方法,信噪比大于等于0dB时,各种信号的调制识别率在90%以上。 相似文献
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针对单通道QPSK-16QAM时频重叠双信号,提出了一种利用接收信号二、四、六阶循环累积量(HOCCs)构建分类特征的调制识别方法.选用支持向量机(SVM)作为系统的分类器,与已有方法相比,该算法识别性能更趋稳健.当数据长度取得100个待识别信号码元时,可以在较低信噪比下实现对备选信号准确的识别.仿真试验证实了算法的有效性. 相似文献
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针对变电设备故障具有随机性、诊断过程复杂等问题,基于人工蜂群算法、二叉树和支持向量机模型,提出一种基于电力大数据的变电设备故障诊断方法。首先通过人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化,然后针对变电设备故障类型多的特点构造了基于二叉树的多分类支持向量机,最后通过实例验证和分析该方法的有效性和分类性能。结果表明,所提出的故障诊断方法能够准确地实现变电设备故障分类。 相似文献
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针对突发自适应调制信号中的PSK和QAM调制方式识别问题,本文提出了一种能够识别BPSK、QPSK、8PSK以及16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM八种信号类型的盲识别算法。该算法首先对信号的循环平稳性进行了分析和讨论,给出了利用循环高阶累积量的特征实现信号识别分类的理论依据。然后,提出了三种基于循环累积量的特征分别实现了QAM和PSK类间识别、MPSK类内识别以及方形QAM与十字形QAM的识别。最后通过对MQAM信号的瞬时幅度分布特性的深入研究和分析,提出了一种基于瞬时包络平方的方差的特征实现了QAM的类内识别。该算法选择了二叉树支持向量机作为识别分类器,并设计了一种新的识别流程完成了对上述信号调制方式的识别。该算法无需精确同步,对载波相位具有较好的鲁棒性,并能够对中频信号进行识别。仿真实验表明,该算法能够实现在较低信噪比条件下突发信号的识别。 相似文献
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针对多进制相移键控(MPSK)信号的调制识别问题,提出了一种新的基于2、4阶循环累积量的调制识别算法。先利用信号的2阶和4阶循环累积量的特征,将MPSK信号分为BPSK和QPSK与8PSK以上两大调制子类,再由信号循环频率等于信号载频处的2阶和4阶循环累积量,构成BPSK和QPSK的分类特征量,实现对BPSK和QPSK信号的调制识别。该算法在MPSK信号码元不等概率出现时依然有效。由于高斯噪声的循环累计量均为0,因此此算法具有一定的抗高斯噪声能力。实验仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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A new approach to common signals classification of relevance vector machine(RVM) was presented and two signal classifiers based on kernel methods of support vector machine(SVM) and RVM were compared and analyzed.First several robust features of signals were extracted as the input of classifiers,then the kernel thought was used to map feature vectors impliedly to the high dimensional feature space,and multi-class RVM and SVM classifiers were designed to complete AM,CW,SSB,MFSK and MPSK signals recognition.Simulation result showed that when chose proper parameter,RVM and SVM had comparable accuracy but RVM had less learning time and basis functions.The classification speed of RVM is much faster than SVM. 相似文献
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针对非法广播信号的危害,以及传统人工检测效率低的问题,提出一种基于密度聚类与SVM的信号识别模型。首先,采用标准欧式距离对特征信号进行提取;其次,以聚类样本为基础,采用SVM分类器对信号分类;最后,以青海广播电视局中波台整点时刻前后300帧的数据为样本,以静音信号作为评价指标,对信号进行识别。结果表明,在正常信号中加入非法信号后,频谱中有少量的静音信号,且SVM训练时间和识别正确率都要优于传统算法。 相似文献
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对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种局域均值分解(LMD)与SVM相结合的新算法。该算法运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),通过提取电路正常和故障状态的特征,运用SVM对其分类,获得诊断效率。仿真实验结果表明,该方法对模拟电路的故障诊断精度达到98%以上,适用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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频率成形脉冲是CPM信号调制相位的度量,也是信号解调必需的调制参数,包括脉冲形状和关联长度。本文提出一种基于环形统计量和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的CPM信号调制识别技术。首先将基带采样信号的瞬时频率看作环形分布的随机变量,计算瞬时频率的三角矩;然后提取其统计量作为分类特征;最后利用支持向量机,实现了不同频率成形脉冲CPM信号的识别。仿真结果表明,该方法可以实现在不同调制参数类型情况下任意脉冲成形CPM信号的识别。仿真结果中给出了包括多指数CPM信号在内的,不同频率成形脉冲CPM信号间的识别率。由于本文采用基于SVM的分类器,不依赖于信噪比条件,因此具有很高的分类性能和良好的稳健性。 相似文献