王桂胜1, 任清华1,2, 姜志刚1, 刘洋1, 徐兵政1
WANG Guisheng1, REN Qinghua1,2, JIANG Zhigang1, LIU Yang1, XU Bingzheng1
摘要:
针对变换域通信系统中干扰信号的分类识别问题,提出了一种基于信号特征空间的支持向量机(signal feature space-support vector machine, SF-SVM)干扰分类算法。首先,基于干扰信号模型和信号空间理论对干扰信号进行特征提取,并建立信号特征空间,进而针对二分类和多分类问题提出了SF-SVM分类算法,设计了干扰信号的多分类识别器。仿真结果表明,与干扰信号的传统分类算法相比,SF-SVM不仅提高了分类精度,而且缩短了训练时间;设计的多分类识别器在信噪比达到8dB时,对6种干扰信号识别性能及对变换域通信系统性能都有所提升。