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数字通信中基于Adaboost-SVM分类器的信号调制算法研究

内容来源:《机械设计与制造工程》      浏览次数:397      更新时间:2021-07-29

数字通信中基于Adaboost-SVM分类器的信号调制算法研究

邹凤娇

(湖南邮电职业技术学院通信工程系,湖南 长沙 410015)

基金项目:2019年湖南省“十三五”规划课题(XJK19CZY048)

作者简介:邹凤娇(1983—),女,讲师,硕士,主要研究方向为通信技术、职业教育,zoufengjiao23@163.com.

 

摘要:针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱分类器并生成强分类器,准确确定原始数据集的权重比例关系,剔除负样本集合的干扰,并降低算法的复杂度。最后用测试结果证明,所提信号调制分类算法的收敛性能和消噪效果更好,在相同的信噪比区间内拥有更高的分类识别准确率。

 

关键词:数字通信;Adaboost-SVM;小波算法;收敛性能;高斯白噪声

中图分类号:TN802       文献标识码:A       文章编号:2095-509X(2021)06-0111-06

 

现代通信中高频载波的应用是实现远距离高清通信的基础1-2,将基带信号加载到高频载波上首先需要对基带信号进行调制处理3,高频信号到达接收端后再经过解调处理完成信号的传输4。信号调制识别算法最早应用于军事领域,截获敌方的情报和密码主要依靠信号调制和解调技术5-6。随着通信技术的发展和用户远距离通信需求的增加,信号调制算法又逐渐被应用到了民用领域,具体包括移动通信7和频谱监测等8。由于通信网络密度的增加、大气环境污染等干扰源因素的影响,当前通信信道的数据传输环境日趋复杂,这对通信信号传输模式和信号调制方式的选择提出了更高的要求9-10。传统的模拟信号被多次复制和调制后,长距离传输更易受到信道随机噪声的干扰11,为了获得更稳定的通信效果,基于数字信号的数字通信应用场景逐渐增多12。但在数字通信过程中,调制算法的选择会影响信息传输效果及通信安全性,因此选用更为科学、安全的信号调制算法至关重要。现有的信号调制算法存在一定问题,如文献13提出一种基于高阶循环累计量特征识别的信号调制算法,能够实现多信道的信号调制分类,但该算法的缺点是只能够针对静态信道环境进行信号调制,适应的场景较少,误码率较高;文献14提出基于信号循环平稳机制的调制分类算法,针对信道中的加性白噪声模拟信号的调制类型,但该算法在实际应用中要基于严格的载波估计,导致算法的实时性和实用性不高,对于高斯白噪声的抑制效果较差,分类性能衰减过快,导致信号的调制识别率过低。本文针对现有数字通信中信号调制分类算法的各种缺点和不足,提出基于Adaboost-SVM分类器的信号调制算法,改善动态信道环境下分类算法的调制性能。

 

1 数字通信信号的预处理与特征提取

数字信号调制识别要经过对原始信号的预处理、关键特征参数提取、基于特定的调制算法识别出特征参数等环节输出最终的调制结果。特征识别是通信信号调制的核心步骤,在信号的调制识别处理方面,本文应用Adaboost-SVM分类器调制信号改善信号处理的基础性能。但未经过预处理的原始信号无法被直接使用和分类,需要对原始信号进行预处理并提取其特征参数,调制识别的基本流程如图1所示。

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