科技导报
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과기도보
SCIENCE & TECHNOLOGY REVIEW
2011年
28期
33-36
,共4页
陆扬%王雪松%赵鹏远%周华
陸颺%王雪鬆%趙鵬遠%週華
륙양%왕설송%조붕원%주화
水声通信信号识别%时频分析%人工神经网络
水聲通信信號識彆%時頻分析%人工神經網絡
수성통신신호식별%시빈분석%인공신경망락
水声通信信号识别具有重要的现实意义.传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加.随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切.从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法.对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量.对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率.
水聲通信信號識彆具有重要的現實意義.傳統的識彆器是每種調製模式分彆設計的檢測器,因而運算量隨調製模式數量的增加而增加.隨著通信技術手段日益更新,調製模式不斷翻新,傳統識彆器已經不能滿足快速檢測和識彆信號的要求,設計統一的特徵提取方法以減少檢測器的數量非常迫切.從偵收信號的時頻分佈中提取特徵嚮量,利用人工神經網絡對特徵嚮量進行分類,基于此提齣瞭一種新的識彆方法.對本文提齣的識彆器,在使用前增加新的調製模式的樣本併重新訓練神經網絡,使用過程中能實現更多調製模式的識彆而不增加運算量.對特徵嚮量的提取方法進行瞭詳細描述,併通過計算機倣真實驗,得齣瞭低信譟比時的正確識彆概率.
수성통신신호식별구유중요적현실의의.전통적식별기시매충조제모식분별설계적검측기,인이운산량수조제모식수량적증가이증가.수착통신기술수단일익경신,조제모식불단번신,전통식별기이경불능만족쾌속검측화식별신호적요구,설계통일적특정제취방법이감소검측기적수량비상박절.종정수신호적시빈분포중제취특정향량,이용인공신경망락대특정향량진행분류,기우차제출료일충신적식별방법.대본문제출적식별기,재사용전증가신적조제모식적양본병중신훈련신경망락,사용과정중능실현경다조제모식적식별이불증가운산량.대특정향량적제취방법진행료상세묘술,병통과계산궤방진실험,득출료저신조비시적정학식별개솔.
