基于高阶累积量和支撑矢量机的调制识别研究

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提出一种基于高阶累积量和支撑矢量机的数字信号自动调制识别新方法,即将接收信号的四阶、六阶累积量作为分类特征向量,利用支持矢量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类.这种方法对高斯噪声和星座图由于信号初始相位而引入的旋转具有良好的稳健性,并避免了神经网络中的过学习和局部极小点等缺陷.计算仿真结果表明,这种方法具有很高的分类性能和良好的稳健性.
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