基于半监督聚类理论的MQAM信号的调制识别

摘要

在MQAM信号的调制识别中,传统聚类算法的聚类点数不准确,算法的迭代次数多且误差平方和函数曲线不平滑.针对此问题,提出了一种基于半监督聚类理论重构MQAM信号星座图的调制识别方法,通过标记部分样本点来指导隶属度及聚类中心的更新,再结合支持向量机(SVM)分类器,实现不同阶数MQAM信号的识别.仿真结果表明,该算法对MQAM信号的识别率大于90％,迭代次数少,误差平方和函数曲线平滑.