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一种新的贝叶斯调制分类算法
一种新的贝叶斯调制分类算法
来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户:zhoufei123456
【摘 要】
:
提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法。针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳健性。利用对比实验验证了方法的性能。
【作 者】
:
柳征
王明阳
姜文利
周一宇
【机 构】
:
国防科技大学电子科学与工程学院
【出 处】
:
电子与信息学报
【发表日期】
:
2006年07期
【关键词】
:
马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)
调制分类
贝叶斯分类器
Metropolis-Hastings(M-H)算法
边缘似然函数
Markov Chain Monte
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提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法。针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳健性。利用对比实验验证了方法的性能。
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