智能宽带频谱分类器
信号处理
2019-04-15 v1
摘要
我们引入一种利用监督学习方法在稀疏占用的宽带（WB）频谱中进行窄带（NB）信号分类的新技术。对于WB频谱采集，接收机的模数转换器（ADC）需要以奈奎斯特速率采样，因此我们使用压缩感知（CS）理论来缓解接收机ADC处如此高的采样速率需求。从估计的WB频谱中，我们提取每个NB信号的各种频谱特征。然后使用随机森林分类器对这些特征进行训练并将每个NB信号分类到其相应的调制方式。最后，我们在不同的经验设置下评估所提算法的性能，并验证其与近期提出的信号分类算法相比的优越性能。
引用
@article{arxiv.1904.06322,
title = {Intelligent Wide-band Spectrum Classifier},
author = {M. O. Mughal and Behrad Toghi and Sarfaraz Hussein and Yaser P. Fallah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.06322},
year = {2019}
}
备注
Preprint