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J-GLOBAL ID：201802284808168708   整理番号：18A0211127

ソフトウェア通信アダプタの変調パターン認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Modulation classification algorithm for software-designed communication adapter

著者 (3件)： Feng Jing (解放軍理工大学气象海洋学院,南京,211101) ,  Xiong Xinli (解放軍理工大学指揮信息系統学院,南京,210007) ,  Jiang Lei (解放軍理工大学气象海洋学院,南京,211101)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 47  号： 3  ページ： 456-460  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 不均一な衛星ネットワークの動的ネットワークにおいて,低い信号対雑音比(SNR)と貧弱な事前知識に適合する自動変調パターン認識アルゴリズムを提案して,それは物理的層変調パターン認識における低い認識比率を達成した。このアルゴリズムでは,チャネルモデルとしてGauss白色雑音チャネルを取り上げ,特徴パラメータとして高次キュムラントと古典的統計量を選択し,動径基底関数ニューラルネットワークの基底関数を重力探索アルゴリズムにより最適化した。次に,粒子群の情報エントロピーを導入して,アルゴリズムの実行と探索の間の関係を調整して,さらに,アルゴリズムの分類と一般化能力を改良した。次に,シミュレーション実験を用いて,6つの衛星における通常の位相変調信号に対するこのアルゴリズムの認識効果を評価した。シミュレーション結果により,事前知識なしで,提案アルゴリズムは,4dB以上の信号対雑音比(SNR)で,100%の認識率を達成し,そして,低SNRおよび低事前知識条件の下で,提案したアルゴリズムの有効性を証明した。これらの結果は,このアルゴリズムが物理的層変調パターン認識の要求を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基底関数 ,  *通信 ,  *アルゴリズム ,  白色雑音 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  チャネル ,  *ソフトウェア ,  *パターン認識 ,  統計量 ,  SN比
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  認識率 ,  事前知識 ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： heterogeneous satellite network ,  software-designed communication adapter ,  automatic modulation classification ,  high-order cumulants ,  information entropy

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソフトウェア ,  アダプタ ,  変調 ,  認識アルゴリズム