简介：关联向量机器(RVM)的普通信号分类的一条新途径基于向量机器(SVM)和RVM被比较并且分析的支持的核方法被介绍，二发信号分类器。信号的开始的几个柔韧的特征作为分类器的输入被提取，然后，内核思维被用来隐含地印射特征向量到高维的特征空格，和多班RVM和SVM分类器被设计完成AM，CW，SSB，MFSK和MPSK信号识别。模拟结果看了那什么时候选了有的合适的参数，RVM和SVM为可比较的精确性，但是RVM有更少的学习时间和基础功能。RVM的分类速度比SVM快得多。

简介：Anewdigitalmodulationrecognitionalgorithmbasedontheinstantaneousinformationisproposedtoimprovetherecognitionsuccessrateinthelowsignalnoiseratio(SNR).Firstdenoisingoftheinstantaneousinformationisoptimizedbywaveletfilter,whichcanimprovetherecognitionabilityatlowSNR.Besidestheexisting3keyfeatureparameters,3newkeyfeatureparametersareproposedtobeusedasthedecisioncriteriaforidentifyingdifferenttypesofdigitalmodulation,whichsimplifiestherecognitionprocessandimprovestherecognitionabilityatlowSNR.Thesimulationsdemonstratethatallmodulationtypesofinteresthavebeenclassifiedwithsuccessrateofnolowerthan99%whenSNRis10dB.EveniftheSNRislowerthan5dB,thesuccessrateisover95.4%formostofthemodulationtypes.

简介：这份报纸在使隧道褪色的伪静电干扰rayleigh上为合作传播基于空间调整论述一个新奇增长中继协议，也就是空间的调整增长中继(SMIR)，它使用空间调整的概念进增长中继。在建议协议，信息位被印射进带单位的二个信息：1)在星座图的一个星座点并且2)空间领域，即进一个特别合作用户数字的地点。为SMIR协议的框架错误率(FER)的分析表示被导出。模拟结果证实介绍数学分析并且证明那个SMIR协议分别地为3-bit/symbol和5-bit/symbol传播在常规协议上在信号获得2和3dB到噪音比率(SNR)。而且，在这个协议下面，系统能完成高得多的产量，它意味着我们的建议协议在性能带重要获得。

简介：Inthispaper,anewtypeofchaos-shift-keying(CSK)modulation,calledmulti-stateCSK,isanalyzedandtested.Inthistypeofmodulationcombinedwithfeedbacksynchronization,thedataratecanbegreatlyincreased.Laboratorytestresultsconfirmverywiththeoreticalanalysis.

简介：适应调整并且(AMC)编码提供灵活性匹配调整和编码计划(MCS)加用户的噪音比率(SINR)发信号到干扰。为了减少传播，驱动并且维持传播质量，力量控制通常与AMC被相结合。当力量控制的目标SINR被修理时，为AMC(NPGA)算法的因此非合作的力量控制游戏被建议根据MCS适应动态目标SINR变化。在NPGA，我们经由用途提出系统传播效率，在实用程序函数基于调整被构造并且与非合作的游戏理论编码效率的地方。NPGA能满足supermodular比赛的条件，这理论上被表明，并且它的答案是最佳的。模拟结果证明NPGA能与低传播力量，和NPGA的集中性能改进系统传播效率和信号质量与几何编程算法相比是更快有效性的。

简介：Atpresent,chaoticcommunicationshavebeenwidelystudied.However,theseresearchesmainlyfocusonthebinarysystemswhiletheresearchesofM-arychaoticcommunicationsarenotextensive.Tochangethesituation,achaosM-arymodulationmethodbasedonphaseplanepartitionofHamiltonmapisproposed.Firstly,thechaoticmodelofHamiltonmapanditsphaseplanefeaturesaredescribed,andthenthewayofcreatingthechaosM-arymodulationisdiscussed.Next,toevaluatetheproposedmethod,thesystemsimulationresultsandanalysisaregiven.Finally,thechaosM-arymodulationmethodisappliedtocommunications.

简介：为了压制边带，multiband引起直角的频率部门multiplexing(MB-OFDM)的干扰基于认知收音机系统，边带信号的一个数学表达式被导出。基于这表情，在播送符号之中的限制，帮助压制干扰，被获得。与限制结合了，块涡轮代码调整计划的一种类型被建议。在调整计划，边带干扰快速被稀释。与另外的技术相比，在这个计划，干扰抑制更容易并且足够地被实现。同时，小点错误率(BER)表演能被改进。理论分析和模拟结果证明MB-OFDM-based认知收音机系统受不了瑞利褪色是高度适用的。