基于信息熵和GA-ELM的调制识别算法

作者：李晨; 杨俊安; 刘辉

来源：系统工程与电子技术, 2020, 42(01): 223-229.

• 调制识别
• 信息熵
• 超限学习机
• 遗传算法

针对当前通信信号调制识别算法在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)下识别率低、训练速度慢、识别调制类型少的问题,提出了基于信息熵特征和遗传算法-超限学习机(genetic algorithm-extreme learning machine,GA-ELM)的调制识别算法。首先,提取信号的4种熵特征:奇异谱香农熵、奇异谱指数熵、功率谱香农熵和功率谱指数熵作为调制识别的特征参数;其次,采用GA-ELM作为分类器。仿真实验表明,对11种模拟、数字调制信号进行分类识别,在SNR大于4dB时算法的总体识别率均超过98%,同时该算法训练速度快,识别系统设计简单,具有较大的应用价值。

• 单位
  中国人民解放军国防科学技术大学