基于AL-RVM分类的主用户信号调制类型识别算法

摘要

提出了一种基于循环自相关估计和主动学习相关向量机(AL-RVM)分类的主用户信号调制类型识别算法.首先通过循环自相关估计算法提取接收信号特征参数;再采用主动学习算法通过多次迭代抽样实现对RVM分类器的构建;最后利用所构建的RVM分类器实现对各主用户信号的分类识别.仿真实验表明,与基于支持向量机(SVM)和传统相关向量机(RVM)算法相比较,所提算法在各低信噪比情况下,整体分类识别率在92％以上,明显高于对比算法.该算法能有效地实现对不同主用户信号调制类型的识别,保证了电力监测信号的有效传输.