Digital modulation recognition in noisy environment using a learning machine
المؤلفون المشاركون
Shakir, M. A.
Haji, S. H.
al-Sulaifani, Bayiz Khurshid
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 35، العدد 6A (30 يونيو/حزيران 2017)، ص ص. 624-633، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
This paper proposes a method to identify the type of digitally modulated signals.
The modulation classification process is performed using Support Vector Machines (SVMs) with one versus all approach.
A multi-class recognition system is required.
Consequently, the Radial Basis Function (RBF) kernel is proposed.
The system is intended to classify three types of signals: ASK FSK, and PSK.
Five features are extracted from amplitude, frequency and phase of each modulated signal to be the input of the SVM classifier.
The system is simulated using MATLAB software.
The system is tested against Additive White Gaussian Noise (AWGN).
The classification rate for all modulated signals is measured at different values of SNR.
The overall performance of this classifier is around 83% at -5 dB.
Furthermore, to enhance the performance of the classifier further, the data inputs to the SVMs for each modulated signal is reduced by eliminating some key features.
These are the standard deviation of the direct value of the centered non-linear component of the instantaneous phase and the standard deviation of the absolute value of the normalized-centered of the instantaneous amplitude.
The overall performance after input data reduction is greater than 84% at -5 dB.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shakir, M. A.& Haji, S. H.& al-Sulaifani, Bayiz Khurshid. 2017. Digital modulation recognition in noisy environment using a learning machine. Engineering and Technology Journal،Vol. 35, no. 6A, pp.624-633.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795443
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shakir, M. A.…[et al.]. Digital modulation recognition in noisy environment using a learning machine. Engineering and Technology Journal Vol. 35, no. 6A (2017), pp.624-633.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795443
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shakir, M. A.& Haji, S. H.& al-Sulaifani, Bayiz Khurshid. Digital modulation recognition in noisy environment using a learning machine. Engineering and Technology Journal. 2017. Vol. 35, no. 6A, pp.624-633.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795443
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 633
رقم السجل
BIM-795443
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر