基于MLP神经网络的超宽带信号自适应识别算法的研究

• 作者: 任广辉 吴芝路 尹振东 张中兆
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: MLP 分类器 超宽带 调制模式识别 激活函数
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 156-159
• 页数: 4页
• 分类号: TN914.5
• 字数: 2710字
• 语种: 中文

摘要

提出一种利用人工神经网络进行超宽带信号调制模式自适应识别的方法.采用三层MLP神经网络进行调制模式识别.首先对超宽带数字调制信号进行统计特征参数提取,特征参数作为MLP网络的输入层神经元参数,隐舍层是双层结构.实验证明,当中间层采用正切型激活函数、输出层采用线性激活函数时,MLP分类器的识别性能最好.在5 dB信噪比环境下,算法的正确识别率高于95％.与传统的统计判决方法相比,神经网络分类器不需要设定判决门限就能实现自适应识别,并且达到更好的识别率,解决了软件无线电系统中的超宽带信号自动识别的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任广辉	哈尔滨工业大学电子信息研究院	34	249	9.0	13.0
2	张中兆	哈尔滨工业大学电子信息研究院	126	846	15.0	22.0
3	吴芝路	哈尔滨工业大学电子信息研究院	53	398	12.0	16.0
4	尹振东	哈尔滨工业大学电子信息研究院	11	61	4.0	7.0