基于K-SVD和稀疏表示的数字调制模式识别

摘要：

为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率,通过分析基于稀疏表示的模式识别,提出了一种基于K-SVD和稀疏表示的特征提取方法.该方法首先引入主成分分析对样本进行降维,然后利用K-SVD算法构造稀疏字典并构建稀疏线性模型,最后通过e1范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值.利用支持向量机分类器进行信号的分类识别,仿真研究证明,新方法提取的特征值具有较好的有效性.

关键词：调制识别、稀疏字典、稀疏表示、支持向量机

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金项目61040007

在线出版日期：2013-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-67,91