ABSTRACT Som process för att identifiera moduleringsformatet för den mottagna signalen har automatisk moduleringsklassificering (AMC) olika tillämpningar inom spektrumövervakning och signalavlyssning. I detta dokument föreslår vi en inlärningsbaserad AMC-ram, där ett lexikon tränas med hjälp av signaler med kända moduleringsformat och moduleringsformatet för målsignalen bestäms av dess glesa representation i lexikonet. Vi designar också en ordlista lärande algoritm som kallas block koordinat nedstigning ordlista lärande (BCDL). Dessutom bevisar vi konvergensen för BCDL och kvantifierar dess konvergenshastighet i sluten form. Simuleringsresultat visar att vårt föreslagna AMC-system erbjuder överlägsen prestanda än de befintliga metoderna med låg komplexitet. INDEX TERMS Moduleringsklassificering, datadriven, ordboksinlärning, blockkoordinatering, sparsam representation.
Författaren föreslog AMC-ramverk baserat på ordlista lärande i REF, där först en ordbok bildas med hjälp av signaler med välkända moduleringsprogram och genom att använda gles representation på ordboken, modulering format av okända signaler bestäms då.
A Dictionary Learning Based Automatic Modulation Classification Method
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}