利用局部密度与距离特征的MFSK识别方法

发布时间：2017-06-04 18:22

  本文关键词：利用局部密度与距离特征的MFSK识别方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对已有算法不能适应任意调制指数的MFSK信号类内识别的问题,提出了一种新的利用聚类特征的MFSK信号调制识别方法。该方法利用AR模型的极点提取信号的短时频率峰值;应用改进的聚类算法对峰值序列进行聚类处理;根据不同阶数FSK信号不同聚类中心的局部密度与距离乘积的不同,利用支持向量机进行分类,完成了2FSK、4FSK、8FSK和16FSK的调制识别。该算法无需任何先验知识,适用于不同调制指数下的FSK信号,仿真实验验证了算法的有效性和正确性。
【作者单位】： 解放军信息工程大学;95898部队;
【关键词】： 调制识别 AR模型 聚类 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61072046,61401511)
【分类号】：TN911.3
【正文快照】： 1引言调制识别在认知无线电、频谱监测与管理、干扰识别、电子侦察等民用和军用领域都具有广泛的应用。现有的调制识别方法可以分为两类:基于假设检验的似然比方法和基于特征提取的统计模式识别方法[1]。本文主要研究基于特征提取的调制识别方法,该方法一般分为两个步骤:识别

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