用于高阶MPPSK信号检测的多分类SVM新算法

为了降低支持向量机(SVM)算法在高阶多元位置相移键控(M-ary Position Phase Shift Keying,MPPSK)系统的信号检测复杂度,在分析常用SVM多分类算法的基础上,提出了一种新的具有更低复杂度的类二分法SVM。为了进一步提高高阶MPPSK信号检测性能,提出一种新的SVM特征向量提取方法,调制矩阵法,并将两种方法结合起来,用于高阶MPPSK系统的信号检测。仿真结果表明:类二分法SVM能显著降低多分类SVM的算法复杂度,调制矩阵选取特征向量法能够显著提高高阶MPPSK系统的检测性能,两种方法结合用于高阶MPPSK系统,可以在有效降低复杂度的前提下保证期望的检测性能。

MPPSK通信系统中的检测与信道编码的研究

为了尽可能地利用有限的频谱资源,本文根据多元位置相移键控(MPPSK)调制信号的特点,研究基于多分类支持向量机(SVM)的非线性方法在低阶MPPSK通信系统中的检测性能,并对SVM输入特征向量做降维处理,降低系统复杂度。为了进一步提升MPPSK系统在低信噪比下的误码率性能,本文引入低密度奇偶校验码(LDPC)作为信道编码用以抵抗信道噪声。仿真结果表明,多分类SVM非线性检测在较少的特征向量维数中,可获得最多10 dB的信噪比增益,经LDPC译码后系统性能可进一步提升8 dB。因而,在MPPSK通信系统中选择多分类SVM方法不仅可以提升检测性能,而且抗干扰能力更强,传输码率更高。