基于高阶累积量和支持向量机的信号调制分类

周欣; 吴瑛; 张弛

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基于高阶累积量和支持向量机的信号调制分类

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给出了一种基于支持向量机的数字调制信号分类器设计方法.将接收信号的二阶、四阶、六阶累积量作为分类特征向量,利用支持向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.文中选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类支持向量机分类器.仿真实验表明:基于支持向量机的分类器具有很高的分类性能和良好的稳健性.

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来源
《信息工程大学学报》 |2009年第4期|466-470|共5页
作者
周欣; 吴瑛; 张弛;
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作者单位

信息工程大学,信息工程学院,河南,郑州,450002;

信息工程大学,信息工程学院,河南,郑州,450002;

信息工程大学,信息工程学院,河南,郑州,450002;

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正文语种 chi
中图分类调制理论;
关键词
高阶累积量; SVM; 核函数; 信号分类;

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