应用科学学报
應用科學學報
응용과학학보
JOURNAL OF APPLIED SCIENCES
2009年
3期
226-230
,共5页
调制识别%高阶正交循环累量%模糊神经网络%模糊推理%自适应
調製識彆%高階正交循環纍量%模糊神經網絡%模糊推理%自適應
조제식별%고계정교순배루량%모호신경망락%모호추리%자괄응
针对非平稳数字调制信号,提出一种高阶正交循环累量特征,具有"屏蔽"干扰和噪声的特性.采用模糊神经网络非线性动态建模的调制识别器,根据特征训练样本的大致分布状况建立蕴涵初始经验的模糊推理系统结构,再嵌入神经网络的结构和自适应学习算法对模糊系统参数进行调整和优化,完成模糊神经网络模型的逼近求精.对MASK,MPSK,MFSK,MQAM等信号进行仿真实验,结果表明系统在信噪比等环境参数变化较大的情况下适应性和容错性良好.相对于神经网络等识别器,具有初始经验的系统结构更明确,建模剧期较短,算法识别率和效率有明显提高.
針對非平穩數字調製信號,提齣一種高階正交循環纍量特徵,具有"屏蔽"榦擾和譟聲的特性.採用模糊神經網絡非線性動態建模的調製識彆器,根據特徵訓練樣本的大緻分佈狀況建立蘊涵初始經驗的模糊推理繫統結構,再嵌入神經網絡的結構和自適應學習算法對模糊繫統參數進行調整和優化,完成模糊神經網絡模型的逼近求精.對MASK,MPSK,MFSK,MQAM等信號進行倣真實驗,結果錶明繫統在信譟比等環境參數變化較大的情況下適應性和容錯性良好.相對于神經網絡等識彆器,具有初始經驗的繫統結構更明確,建模劇期較短,算法識彆率和效率有明顯提高.
침대비평은수자조제신호,제출일충고계정교순배루량특정,구유"병폐"간우화조성적특성.채용모호신경망락비선성동태건모적조제식별기,근거특정훈련양본적대치분포상황건립온함초시경험적모호추리계통결구,재감입신경망락적결구화자괄응학습산법대모호계통삼수진행조정화우화,완성모호신경망락모형적핍근구정.대MASK,MPSK,MFSK,MQAM등신호진행방진실험,결과표명계통재신조비등배경삼수변화교대적정황하괄응성화용착성량호.상대우신경망락등식별기,구유초시경험적계통결구경명학,건모극기교단,산법식별솔화효솔유명현제고.
