﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران</JournalTitle>
      <ISSN>16823745</ISSN>
      <Volume>6</Volume>
      <Issue>2</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2008</Year>
        <Month>6</Month>
        <Day>21</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Blind Modulation Recognition of Communication Signals Based on Support Vector Machines</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>جداسازی کور مدولاسیون‌های مخابراتی با استفاده از بردارهای ماشین تکیه‌گاه</VernacularTitle>
    <FirstPage>83</FirstPage>
    <LastPage>93</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سعید</FirstName>
        <LastName>شعرباف تبریزی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>مرتضی </FirstName>
        <LastName>خادمی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>محمد</FirstName>
        <LastName>مولوی کاخکی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2006</Year>
      <Month>8</Month>
      <Day>1</Day>
    </History>
    <Abstract>Automatic modulation type classifier is a system which recognizes the modulation type of received signal automatically from some possible, pre-assumed types. Automatic modulation classification has applications such as spectrum surveillance, signal confirmation, interference identification, software radio, etc. This paper, proposes a new method for recognition of 9 famous digital and analog modulations, which no need for prior knowledge of the signal to be recognized. This system is used to separate AM, FM, DSB and SSB in Analog modulations and 2ASK, 2PSK, 2FSK, 4PAM and 16QAM in digital modulations. Support Vector Machines (SVM) is used to classify these modulations and Genetic Algorithm is used to optimize Classifier Structure. Simulation results show that proposed algorithms have a good performance in comparison with other algorithms. Computational simplicity, High training speed and High classification rate, are the advantages of proposed algorithms.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">در اين مقاله سيستمی برای تشخيص نوع مدولاسيون پيشنهاد مي‌شود که قادر است بدون شناخت اولیه از پارامترهای سیگنال ارسالی، 9 مدولاسیون از خانواده مدولاسيون‌هاي فاز، دامنه و فاز- دامنه را شناسايي کند. برای تشخيص، طبقه‌بندي‌کننده SVM پیشنهاد شده است. پيچيدگي محاسباتي کم، سرعت آموزش بالا و درصد تشخيص بالاتر نسبت به ساير روش‌های تشخیص مدولاسیون مانند سطوح آستانه ثابت و متغیر و شبکه‌های عصبی، از مزاياي روش پیشنهادی به شمار مي‌آيند. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که استفاده از ساختارهای سلسله مراتبی از طبقه‌بندی‌کننده SVM نیز می‌تواند به بهبود عملکرد بیانجامد. در این مقاله، استفاده از الگوریتم ژنتیک در بهینه‌سازی ساختار طبقه‌بندی‌کننده و نیز انتخاب بهینه ویژگی‌های مورد استفاده در ساختار سلسله مراتبی، سبب افزایش قابل ملاحظه دقت تشخیص مدولاسیون‌ها گردیده است.</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">الگوريتم ژنتيکبردار ماشین تکیه‌گاهتشخيص مدولاسيونتشخيص الگو</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://ijece.org/en/Article/Download/27899</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>