利用决策树和神经网络对AWGN信道下的综合调制识别

摘要：

针对现有数字调制中多种调制类型混合时的调制识别问题,结合目前对单一调制类型识别各种方法,提出一种综合分类器来完成AWGN环境中的通信信号调制识别.该方法综合使用决策树和RBF神经网络,利用神经网络可以同时对多个特征参数进行非线性优化组合,得到的超曲面能够对整个特征空间进行较精细的分割,从而提高调制识别的整体性能.识别时以决策树为主,以RBF神经网络为辅,其识别效果良好.结果表明,复杂类型调制识别通过合理选择信号特征和分类器,优化识别方法,在一定程度上可以达到相应的识别要求.

关键词：调制识别、似然函数、决策树、神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：TN91-34

资助基金：四川省教育厅科研项目11ZB268;四川文理学院重点项目2011Z004Z

在线出版日期：2012-08-07（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：160-163