基于集成学习与特征降维的小样本调制识别方法

史蕴豪; 许华; 郑万泽; 刘英辉

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基于集成学习与特征降维的小样本调制识别方法

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摘要

针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出一种基于集成学习与特征降维的小样本调制方式分类模型.首先,通过集成人工特征与深度学习自动提取特征构成特征集合.然后,设计特征选择算法对特征合集进行优选生成高效特征子集.最后,利用可快速收敛的高性能分类器对信号进行区分,实现在少量有标签样本和大量无标签样本条件下的调制方式分类.仿真结果表明,通过对8种数字信号进行调制识别,在信噪比为20 dB时,所提算法可将信号最高识别率提升至96 ％,同时该算法设计简单,具有较大应用价值.

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来源
《系统工程与电子技术》 |2021年第4期|1099-1109|共11页
作者
史蕴豪; 许华; 郑万泽; 刘英辉;
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作者单位

空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077;

空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077;

空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077;

空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信电子对抗;
关键词
调制识别; 小样本; 集成学习; 特征选择;

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