数字调制信号识别的特征参数优化方法

针对数字调制信号识别中特征参数数目多和特征冗余的问题，提出一种数字调制信号识别的特征参数优化方法。首先利用正交实验对常用的20个特征参数进行优化选择，然后利用ri3f神经网络识别9种数字调制信号，最后分别与主分量分析方法((pca)和核主分量分析方法(kpca)进行比较。仿真结果表明，该方法在高斯和多径信道下均能够有效地对特征参数进行优化选择，比pca方法和kpca方法有更好的优化能力。