无线电通信技术
無線電通信技術
무선전통신기술
RADIO COMMUNICATIONS TECHNOLOGY
2008年
6期
38-40
,共3页
RBF神经网络%决策树%数字调制识别%特征提取
RBF神經網絡%決策樹%數字調製識彆%特徵提取
RBF신경망락%결책수%수자조제식별%특정제취
针对数字调制信号自动识别中分类器的设计,通过将决策树的方法应用到RBF中心的确定中,解决了常用算法计算量大、收敛速度慢的问题,提高了网络的学习精度和训练速度,将其应用到常用的7种数字调制信号(2ASK,4ASK,BPSK,QPSK,2FSK,4FSK,16QAM)的自动识别中,取得了好的结果.经仿真表明,使用该方法构造的神经网络,具有易于构造、可理解性好、收敛速度快且构造的网络规模较小的特点,适于工程应用.
針對數字調製信號自動識彆中分類器的設計,通過將決策樹的方法應用到RBF中心的確定中,解決瞭常用算法計算量大、收斂速度慢的問題,提高瞭網絡的學習精度和訓練速度,將其應用到常用的7種數字調製信號(2ASK,4ASK,BPSK,QPSK,2FSK,4FSK,16QAM)的自動識彆中,取得瞭好的結果.經倣真錶明,使用該方法構造的神經網絡,具有易于構造、可理解性好、收斂速度快且構造的網絡規模較小的特點,適于工程應用.
침대수자조제신호자동식별중분류기적설계,통과장결책수적방법응용도RBF중심적학정중,해결료상용산법계산량대、수렴속도만적문제,제고료망락적학습정도화훈련속도,장기응용도상용적7충수자조제신호(2ASK,4ASK,BPSK,QPSK,2FSK,4FSK,16QAM)적자동식별중,취득료호적결과.경방진표명,사용해방법구조적신경망락,구유역우구조、가리해성호、수렴속도쾌차구조적망락규모교소적특점,괄우공정응용.
