【摘 要】
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利用2个高阶累积量之比构造的特征参数代表的信号特征通常有限,基于此类特征参数的调制样式识别性能有待进一步提高。为此,提出多个高阶累积量组合的调制样式识别算法。采用2
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室
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利用2个高阶累积量之比构造的特征参数代表的信号特征通常有限,基于此类特征参数的调制样式识别性能有待进一步提高。为此,提出多个高阶累积量组合的调制样式识别算法。采用2个累积量和/差的归一化来构造特征参数,充分利用多个高阶累积量信息,使之包含更多的信号特性;并使用随机森林作为分类器,克服弱分类器存在的过拟合问题。仿真结果表明:提出的特征参数对调制样式的识别性能优于归一化累积量的特征参数,随机森林分类性能优于弱分类器。
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