基于自适应级联模糊推理的调制识别算法

• 作者: 王宏远 陈筱倩
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 调制识剐 级联模糊神经网络 高阶交叉累量 模糊推理 自适应
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TN971.1
• 字数: 3584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.12.045

摘要

针对非平稳的数字调制信号,构造新的高阶交又累量特征;利用神经网络的学习机制实现自适应模糊推理调制识别器的非线性动态建模;采取分层决策的级联结构,提高了特征与识别器的契合度,最大程度上减少了隶属度函数和模糊规则的冗余;根据特征样本的大致分布建立蕴涵初始经验的级联模糊神经网络系统,使知识推理结构明确可控;通过样本训练实现结构参数自适应调整和优化,完成其逼近求精.仿真实验证明,该系统在信噪比等环境参数变化较大的情况下具有更好的稳健性,其算法识别率和效率相对于神经网络识别器和模糊识别器有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宏远	华中科技大学电子与信息工程系	135	1056	18.0	23.0
2	陈筱倩	华中科技大学电子与信息工程系	11	70	5.0	8.0