本文關鍵詞：基于SVM的信號解調算法

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【摘要】：在小樣本、低信噪比條件下,同步參數(shù)估計會存在較大誤差,從而導致信號解調性能的降低。為了解決該問題,將信號解調看成有限長度采樣樣本的學習問題,并利用支持向量機(SVM)良好的學習性能,在存在同步誤差的條件下,通過提高判決端的處理能力來改善系統(tǒng)的接收性能,提出了基于SVM的信號解調算法。在Matlab環(huán)境下,對提出算法在精準同步、殘存同步誤差、高斯白噪聲和高斯色噪聲等情況進行了計算機仿真,結果表明,相比于匹配濾波器算法,基于SVM的信號解調算法能較好地克服定時誤差和相位誤差以及色噪聲對解調性能的影響。
【作者單位】： 中國衛(wèi)星海上測控部;
【關鍵詞】： 信號解調 支持向量機 相位誤差 定時誤差
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61403421)~~
【分類號】：TN911.3
【正文快照】： 1引言為提高接收性能,通信系統(tǒng)一般采用相干接收的處理方式。無線信道的隨機性以及接收信號中存在的相位、定時誤差等參數(shù)的未知性,給相干接收的實現(xiàn)帶來了很大的難度。傳統(tǒng)的通信信號解調過程分為同步和解調兩個基本環(huán)節(jié),即首先進行同步參數(shù)估計,然后在假定同步參數(shù)已被精確

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