基于改进RBF神经网络的数字调制识别

作     者：肖丽萍 汪万强 唐超尘 XIAO Li-ping;WANG Wan-qiang;TANG Chao-chen

作者机构：燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 

出 版 物：《无线电通信技术》 (Radio Communications Technology)

年 卷 期：2008年第34卷第6期

页      码：38-40页

摘      要：针对数字调制信号自动识别中分类器的设计,通过将决策树的方法应用到RBF中心的确定中,解决了常用算法计算量大、收敛速度慢的问题,提高了网络的学习精度和训练速度,将其应用到常用的7种数字调制信号(2ASK,4ASK,BPSK,QPSK,2FSK,4FSK,16QAM)的自动识别中,取得了好的结果。经仿真表明,使用该方法构造的神经网络,具有易于构造、可理解性好、收敛速度快且构造的网络规模较小的特点,适于工程应用。

主 题 词：RBF神经网络 决策树 数字调制识别 特征提取 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-3114.2008.06.012

馆 藏 号：203902104...