【摘 要】
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调制信号的自动识别是电力线通信的重要技术环节。针对电力线通信信道中的信号识别率低和特征参数提取问题,在以调制信号的小波变换幅度方差值和高阶累积量作为识别特征参数
【机 构】
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绵阳职业技术学院信息工程系,西南科技大学,国家计算机网络与信息安全管理中心
【基金项目】
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国家自然科学基金支持项目(No.61271118).
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调制信号的自动识别是电力线通信的重要技术环节。针对电力线通信信道中的信号识别率低和特征参数提取问题,在以调制信号的小波变换幅度方差值和高阶累积量作为识别特征参数的前提下,设计了一种基于改进的支持向量机的信号识别器。在电力线信道环境条件下,算法所设计的识别器在计算量上要小于现有的识别方法,且对电力线噪声具有良好的鲁棒性,同时避免了传统神经网络的欠学习、过学习等问题。实验表明,当信噪比为5dB时,所设计的识别器正确识别率可以达到91%。
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