| Titre : | Automatic recognition of digital modulation using svm METHOD |
| Auteurs : | Dr. Tami Abdelkader, Directeur de thèse ; Abbou Fatima Zohra, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | S.l. : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2021-2022 |
| Format : | 54p. / 29cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Electronique ; La classification automatique de la modulation, extraction des paramètres, K plus proche voisin, les Machines à vecteurs de support. |
| Résumé : |
Le système de classification automatique de la modulation numérique (CAM) représente une nouvelle technologie qui est implémentée dans le récepteur de communication pour déterminer automatiquement le type de modulation d’un signal reçu. Un système CAM est basé généralement sur deux composantes : l’extraction des paramètres et la classification en utilisant des algorithmes d’apprentissage machine. Le système proposé dans notre travail est destiné à la classification de cinq types de modulation: 4PSK,16PSK,4QAM,16QAM et 4FSK, en utilisant comme paramètres : les cumulants d’ordre supérieur (HOC) et les mesures de l’asymétrie, l’aplatissement, l’entropie, la variance et la transformée de Fourier du signal reçu. Ces paramètres sont appliqués à l’entrée d’un classifieur ; dans ce travail nous avons utilisé deux classifieurs, le K plus proche voisin (KNN) et les Machines à vecteurs de support (SVM). Les simulations ont abouti a de bons résultats de classification pour différentes valeurs de SNR en utilisant principalement le SVM. |
| Note de contenu : |
1-digital modulation technique 2-Feature extraction for digital modulation classification 3-Machine Learning approach for digital modulation classification 4-Results . |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT01745 | T.EN.MS00602 | Périodique | Ouvrages | 28 | Libre accès Disponible |
