ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

An Effective Method for Classification of Digital Communication Signals

سال انتشار: 1392
کد COI مقاله: ICEE21_721
زبان مقاله: انگلیسیمشاهده این مقاله: 887
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 7 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله An Effective Method for Classification of Digital Communication Signals

Milad Azarbad - Department of Electrical Engineering, University of Mazandaran, Iran
Hamed Azami - Department of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology
Saeid Sanei - Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Surrey, UK

چکیده مقاله:

This paper presents an intelligent method for identification of modulation type in digital communication signals at different signal to noise ratios (SNRs). The method isbased on the idea of optimization of the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and includes three major modules:the feature extraction module, the classifier module and theoptimization module. In the feature extraction module, a novel combination of the higher order moments (up to eighth), higherorder cumulants (up to eighth) and spectral characteristics are proposed as the efficient features. The adaptive neuro-fuzzyinference system (ANFIS) is investigated as a classifier. In the training phase of ANFIS, the vector of radius has very important roles in terms of recognition accuracy. Therefore, in the optimization module, cuckoo optimization algorithm (COA) is proposed for optimization of the classifier. Experimental results clearly indicate that the proposed hybrid intelligent method has a high classification accuracy to discriminate between different types of digital signals even at very low SNRs.

کلیدواژه ها:

Pattern recognition ، ANFIS ، cuckoo optimization algorithm (COA) ، spectral characteristics

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا ICEE21_721 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/208778/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Azarbad, Milad and Azami, Hamed and Sanei, Saeid,1392,An Effective Method for Classification of Digital Communication Signals,21th Iranian Conference on Electric Engineering,Mashhad,https://civilica.com/doc/208778

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1392, Azarbad, Milad؛ Hamed Azami and Saeid Sanei)
برای بار دوم به بعد: (1392, Azarbad؛ Azami and Sanei)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 9,522
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی