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为了解决通信辐射源个体中标签获取难问题,引入半监督机器学习理论,提出了一种基于预测置信度进行迭代的半监督学习算法(Improved Transductive Support Vector Machine Iterative Algorithm Based on the Confidence of Prediction,CP-TSVM)。该方法在TSVM算法的基础上,充分利用无标签样本,根据预测结果置信度进行迭代,能够大幅度减少分类器的运算量。计算机仿真表明,在有标签样本数目占总样本2%的情况下,CP-TSVM较TSVM算法在保证识别准确率的同时,模型训练时间缩短近60 s。 相似文献
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针对大动态低码率PCM/FM遥测信号的可靠接收问题展开研究,给出了一种基于连续相位调制(CPM)信号原理的载波频偏矫正及差分序列检测的非相干接收方案。针对限幅鉴频、多符号检测及差分序列检测等3种非相干解调算法,介绍了各自应用于PCM/FM信号的算法原理,并比较了3种算法的解调性能及对大动态环境的适应能力。计算机仿真表明,在无残留频偏情况下,2符号相位差分序列检测性能最好;但在0.05倍码速率的残留频偏下,1符号相位差分序列检测的性能更好,优于2符号相位差分序列检测、限幅鉴频检测和多符号非相干检测。对PCM/FM信号的讨论包含了几种典型的非相干解调,对大动态环境下的PCM/FM接收有重要的参考价值。 相似文献
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