【摘 要】
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本文提出了基于径向基神经网络(RBF)的数字调制信号识别方法,在提取信号瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率等统计参量的基础上,将同一类数据集的均值作为径向基网络的聚类中心,将该数据集的方差作为网络激励函数的响应范围,实验结果说明,这种方法保留了原始信号的明显特征,对数字调制信号识别率高,且具有逻辑关系简单,便于实时处理,易于硬件实现等优点.并且指出了用RBF网络比用BP网络具有更好的识别效果.
【机 构】
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四川大学电子信息学院;中国电子科技集团公司第十研究所
【出 处】
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中国电子学会电子对抗分会第十三届学术年会
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本文提出了基于径向基神经网络(RBF)的数字调制信号识别方法,在提取信号瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率等统计参量的基础上,将同一类数据集的均值作为径向基网络的聚类中心,将该数据集的方差作为网络激励函数的响应范围,实验结果说明,这种方法保留了原始信号的明显特征,对数字调制信号识别率高,且具有逻辑关系简单,便于实时处理,易于硬件实现等优点.并且指出了用RBF网络比用BP网络具有更好的识别效果.
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