基于CAF-SVM的调制信号识别方法

作者：王小卉; 黄贞; 谭莹

来源：指挥信息系统与技术, 2019, 10(05): 70-75.

DOI：10.15908/j.cnki.cist.2019.05.013

• 循环平稳
• 调制信号
• 特征提取
• 支持向量机

循环平稳算法对调制信号的解调性能优。利用该优势,将循环统计量引入机器学习,提出了基于CAF-SVM(CAF为循环自相关函数;SVM为支持向量机)的信号识别方法。首先,对盲源信号进行循环平稳解调,得出信号特征频率;然后,根据特征频率构建CAF统计量进行特征提取,并将训练样本输入SVM构建分类器。试验结果表明,该方法能够精准抓住信号特点,有良好抗噪性,在噪声干扰下依然能很好识别频率相近、结构相似的调制信号,性能优于样本熵-SVM分类器。

• 单位
  机电工程学院; 岭南师范学院