ABSTRACT I takt med att spektrummiljön blir alltmer trängd och komplicerad kan primära användare störas av sekundära användare och andra olagliga användare. Automatisk moduleringsklassificering (AMC) av en enda källa kan inte känna igen de överlappande källorna. AMC för överlappade källor drar därför stor uppmärksamhet till sig. I detta dokument föreslår vi en genetisk programplaneringsbaserad klassificeringsmetod för modulering för överlappande källor (GPOS). Den föreslagna GPOS består av två steg, utbildningsstadiet och klassificeringsstadiet. I utbildningsskedet omvandlar multi-gen genetisk programmering (MGP)-baserad funktionsteknik provuppskattningar av kumulanter till mycket diskriminerande MGP-funktioner iterativt, tills optimala MGP-funktioner (OMGP-funktioner) erhålls, där den strukturella riskminimeringsprincipen (SRMP) används för att utvärdera klassificeringsprestandan för MGP-funktioner och träna klassificeringen. Dessutom är en självadaptiv genetisk operation utformad för att påskynda den funktionstekniska processen. I klassificeringsskedet fattas klassificeringsbeslutet av den utbildade klassifieraren med hjälp av OMCP-funktionerna. Genom simuleringsresultat visar vi att det föreslagna systemet överträffar andra befintliga metoder när det gäller klassificeringsprestanda och robusthet vid varierande effektförhållanden och blekningskanal.
En genetisk programmeringsbaserad metod för klassificering av modulering för överlappande källor (GPOS) nämns i REF.
Automatic Modulation Classification of Overlapped Sources Using Multi-Gene Genetic Programming With Structural Risk Minimization Principle
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}