核Fisher判别分析在数字信号分类中的应用

摘要：

为了提高通信信号的识别精度,提出了一种基于核Fisher判别分析(KFDA)的数字调制信号分类器设计方法.将接收信号的高阶累积量作为分类特征向量,利用核函数的思想把非线性向量映射到一个高维空间,并在高维空间中利用线性Fisher判别分析实现数字信号的分类.将多类分类器分解成一系列二类问题,并给出了KFDA用于信号分类的详细流程.仿真实验结果表明,当选择合适的核参数时,基于KFDA的分类精度与支持向量机相当,但由于避免了求解非线性优化问题,故计算复杂度低,训练时间短.

关键词：高阶累积量、核Fisher判别分析、核函数、信号分类

所属期刊栏目：34

分类号：TN911.22

资助基金：国家自然科学基金60872043

在线出版日期：2011-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39