科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
17期
220-224,229
,共6页
数字信号%高阶累积量%瞬时幅度%粗糙集%反向传播神经网络
數字信號%高階纍積量%瞬時幅度%粗糙集%反嚮傳播神經網絡
수자신호%고계루적량%순시폭도%조조집%반향전파신경망락
digital signal%higher order cumulant%instantaneous amplitude%rough set back propagation neural networks
数字信号在敌情监测与侦查、卫星通信、非法电台监测等领域的使用极为广泛,因此对数字信号进行高效地识别、分析和利用具有重要的意义.为了改善信号的抗噪声性能和减小特征参数提取时的计算量,提出了一种利用联合参数对数字信号进行特征参数提取的方法.该方法先利用高阶累积量知识构造出三个参数,再利用信号瞬时幅度构造另外两个参数.最后基于联合参数法,利用神经网络对数字信号进行分类识别.实验结果表明,获取到的参数不仅能有效识别信号,而且当信噪比为10 dB时,识别的正确率可达95％以上,远远优于已有算法.
數字信號在敵情鑑測與偵查、衛星通信、非法電檯鑑測等領域的使用極為廣汎,因此對數字信號進行高效地識彆、分析和利用具有重要的意義.為瞭改善信號的抗譟聲性能和減小特徵參數提取時的計算量,提齣瞭一種利用聯閤參數對數字信號進行特徵參數提取的方法.該方法先利用高階纍積量知識構造齣三箇參數,再利用信號瞬時幅度構造另外兩箇參數.最後基于聯閤參數法,利用神經網絡對數字信號進行分類識彆.實驗結果錶明,穫取到的參數不僅能有效識彆信號,而且噹信譟比為10 dB時,識彆的正確率可達95％以上,遠遠優于已有算法.
수자신호재활정감측여정사、위성통신、비법전태감측등영역적사용겁위엄범,인차대수자신호진행고효지식별、분석화이용구유중요적의의.위료개선신호적항조성성능화감소특정삼수제취시적계산량,제출료일충이용연합삼수대수자신호진행특정삼수제취적방법.해방법선이용고계루적량지식구조출삼개삼수,재이용신호순시폭도구조령외량개삼수.최후기우연합삼수법,이용신경망락대수자신호진행분류식별.실험결과표명,획취도적삼수불부능유효식별신호,이차당신조비위10 dB시,식별적정학솔가체95％이상,원원우우이유산법.
