【摘 要】
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循环平稳算法对调制信号的解调性能优.利用该优势,将循环统计量引入机器学习,提出了基于CAF-SVM(CAF为循环自相关函数;SVM为支持向量机)的信号识别方法.首先,对盲源信号进行
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61705095),湛江市非资助科技攻关课题(2017B01092)资助项目.
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循环平稳算法对调制信号的解调性能优.利用该优势,将循环统计量引入机器学习,提出了基于CAF-SVM(CAF为循环自相关函数;SVM为支持向量机)的信号识别方法.首先,对盲源信号进行循环平稳解调,得出信号特征频率;然后,根据特征频率构建CAF统计量进行特征提取,并将训练样本输入SVM构建分类器.试验结果表明,该方法能够精准抓住信号特点,有良好抗噪性,在噪声干扰下依然能很好识别频率相近、结构相似的调制信号,性能优于样本熵-SVM分类器.
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