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基于ICA与SVM的混合通信信号调制方式识别.pdf

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简介：
本文提出了一种结合独立成分分析（ICA）和支撑向量机（SVM）技术的混合方法，用于识别复杂的无线通信信号调制类型。通过有效提取特征并优化分类性能，该方法在各种噪声环境下表现出色，为现代通信系统提供了强大的信号解析工具。 本段落提出了一种结合独立分量分析（ICA）和支持向量机（SVM）的混合方法来识别通信信号调制方式。该方法适用于接收信号为混叠信号、先验知识有限且难以分离的情况，采用ICA技术将这些相互独立的信号分开。随后使用基于SVM的方法从通信信号的瞬时幅度、相位和频率特性中提取六个特征参数，并利用SVM进行识别处理。仿真结果显示，在信噪比不低于10dB的情况下，该算法能够达到95%以上的识别率，证明了此方法的有效性。

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  • 基于ICA与SVM的混合通信信号调制方式识别.pdf
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    本文提出了一种结合独立成分分析（ICA）和支撑向量机（SVM）技术的混合方法，用于识别复杂的无线通信信号调制类型。通过有效提取特征并优化分类性能，该方法在各种噪声环境下表现出色，为现代通信系统提供了强大的信号解析工具。 本段落提出了一种结合独立分量分析（ICA）和支持向量机（SVM）的混合方法来识别通信信号调制方式。该方法适用于接收信号为混叠信号、先验知识有限且难以分离的情况，采用ICA技术将这些相互独立的信号分开。随后使用基于SVM的方法从通信信号的瞬时幅度、相位和频率特性中提取六个特征参数，并利用SVM进行识别处理。仿真结果显示，在信噪比不低于10dB的情况下，该算法能够达到95%以上的识别率，证明了此方法的有效性。
     
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