基于小波支持向量机的数字通信信号调制识别

通信信号自动调制识别在电子战、电子侦察中起着重要的作用。通信信号调制识别的任务是确定信号的调制类型和参数。支持向量机是一种新的通用机器学习方法,这种方法被广泛地应用在模式识别、回归估计和概率密度函数估计中。本文在详细分析了数字调制信号的特点以及小波变换提取瞬态特征原理的基础上,提出了一种利用小波变换支持向量机对数字调制信号进行识别的新方法。该方法通过小波变换将输入向量映射到一个高维特征空间,在这个特征空间内,通过构建最优分类面,即可以用支持向量机对数字调制信号进行分类。计算机仿真结果验证了该方法在不同信噪比条件下具有良好的性能。