数字调制信号识别性能的评估方法

摘要：

针对正确率不能客观全面地评估数字调制信号识别性能的问题,提出采用受试者操作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)对最小二乘支持向量机分类器和传统的神经网络分类器进行性能评估.首先提取5个特征参数,然后分别采用最小二乘支持向量机分类器和神经网络分类器成功地实现了数字调制信号识别,最后通过计算ROC曲线下的AUC值来评估分类器的优劣.仿真实验结果表明,最小二乘支持向量机分类器比神经网络分类器的平均性能好.

关键词：性能评估、AUC、ROC曲线、支持向量机、调制识别

所属期刊栏目：38

分类号：TN391.4(半导体技术)

资助基金：国家"863"高技术研究发展计划项目2007AA01Z288;国家自然科学基金项目60772138;陕西省自然科学基金项目2007F30

在线出版日期：2011-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：64-66