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利用观测样本的高阶循环累积量特征，提出一种基于支持矢量机的分级调制分类算法，实现了对QAM调制信号的自动识别。该算法具有较快的分类器训练速度和较低的复杂度，对时延和相位旋转具有稳健性，并可在干扰环境下实现对感兴趣信号调制类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。
基于高阶循环累积量和支持矢量机的分级调制分类算法
【摘 要】
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利用观测样本的高阶循环累积量特征，提出一种基于支持矢量机的分级调制分类算法，实现了对QAM调制信号的自动识别。该算法具有较快的分类器训练速度和较低的复杂度，对时延和相位
【机 构】
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空军第一航空学院基础部
【出 处】
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电讯技术
【发表日期】
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2012年6期
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