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

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

所属期刊栏目：16

分类号：TN92

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2004AA001210

在线出版日期：2006-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：784-788