【摘 要】
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为了解决大部分通信信号调制识别方法计算量大和分类器训练困难问题，提出一种基于粒子群（PSO）支持向量机（SVM）的调制识别方法。将小波理论与调制信号的瞬时特征、高阶累积量以及分
【机 构】
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重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
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为了解决大部分通信信号调制识别方法计算量大和分类器训练困难问题，提出一种基于粒子群（PSO）支持向量机（SVM）的调制识别方法。将小波理论与调制信号的瞬时特征、高阶累积量以及分形理论相结合，得到一种混合模式特征向量，并利用粒子群支持向量机对2ASK，4ASK，2PSK，4PSK，8PSK，2FSK，4FSK，8FSK，16QAM和MSK10种调制信号进行分类识别。仿真结果表明当信噪比大于等于5dB时，信号正确识别率大干等于98％。
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