基于改进判决树的调制分类器

摘要：

基于判决树的调制样式识别方法是一种实时性好、较为成熟的信号调制识别方法,但是如何正确确定判决门限是影响该方法稳健性的关键因素之一.论文提出了一种改进的判决树法分类器,利用神经网络的训练思想,对判决树法的参数门限进行训练选取,从而提高了判决树法的自适应能力,能够随着目标信号的变化而自适应调整判决门限.最后,通过仿真验证了论文所提方法的有效性.

关键词：判决树、调制样式、分类识别、自适应

所属期刊栏目：37

分类号：TN76(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金项目61571454,60902054,61032001

在线出版日期：2017-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-45,74