【摘 要】
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针对现有跳频码预测方法存在的缺乏记忆能力、运算量大、训练过程复杂等问题,提出了基于回声状态网络的混沌跳频码预测方法。该方法在跳频码相空间重构的基础上,利用回声状态
【机 构】
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解放军电子工程学院,安徽省电子制约技术重点实验室
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针对现有跳频码预测方法存在的缺乏记忆能力、运算量大、训练过程复杂等问题,提出了基于回声状态网络的混沌跳频码预测方法。该方法在跳频码相空间重构的基础上,利用回声状态网络内部动态储备池的循环记忆功能,通过调整各权值矩阵的数值大小达到记忆数据的目的,解决了跳频码预测的问题。仿真实验表明该方法对Logistic-Kent映射、Lorenz系统和Mackey-Glass系统三种混沌跳频码都有较好的预测效果,并与其他方法的实验结果进行了比较,证明回声状态网络在混沌跳频码预测方面的可行性及优越性。
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