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一种新的贝叶斯调制分类算法

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摘要

提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法.针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳健性.利用对比实验验证了方法的性能.

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来源
《电子与信息学报》 |2006年第7期|1233-1237|共5页
作者
柳征; 王明阳; 姜文利; 周一宇;
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作者单位

国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类调制理论;
关键词
马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC); 调制分类; 贝叶斯分类器; Metropolis-Hastings(M-H)算法; 边缘似然函数;

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