ABSTRACT Automatisk modulering klassificering (AMC) spelar en nyckelroll i icke-kooperativa kommunikationssystem. Feature-baserade (FB) metoder har särskilt studerats. De flesta befintliga FB-metoder används på en fast SNR-nivå, och de förutbildade klassificeringarna kanske inte längre är effektiva när SNR-nivån ändras. Klassificeringarna kan också behöva omskolas för att vara lämpliga för den varierande kanalmiljön. För att ta itu med dessa problem föreslås en robust AMC-metod under varierande bullerförhållanden i detta dokument. Metoden försöker att välja buller-okänsliga funktioner från en stor funktionsuppsättning för att säkerställa att de utbildade klassificeringarna kommer att vara robusta till SNR-variationer. För det första, en funktionsuppsättning som består av 25 typer av funktioner extraheras, och 4 funktioner som är okänsliga för buller väljs genom en funktionsvalsmetod baserad på grov uppsättning teori. Allmängiltigheten hos en SVM-klassificerare som är utbildad på de fyra valda funktionerna utvärderas utifrån numeriska resultat. Klassificeringsnoggrannheten är fortfarande rimlig när SNR varierar mellan 5 och 20 dB, vilket tyder på att den föreslagna metoden kan användas under varierande bullerförhållanden.
Moduleringsklassificeringssystem under varierande bullerförhållanden föreslås i REF som säkerställer att SNR-variationerna är robusta.
Robust Automatic Modulation Classification Under Varying Noise Conditions
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}