一种BP-IA数字调制方式识别方法

杨洁; 惠雨晨

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cqvip:为提高数字调制方式的识别速度和准确率,提出一种基于免疫算法(IA)的反向后传(BP)神经网络数字调制方式识别算法。首先对信号的特征进行分析和提取,其次利用具有全局搜索能力的免疫算法优化BP神经网络的权重及阈值,最后利用Levenberg-Marquardt算法训练BP网络。文中不仅给出了详细的算法分析,同时进行了仿真实验。实验结果表明,所提方法的收敛速度明显优于传统的BP算法和遗传算法,在信噪比大于-2 dB时,所提方法的平均识别准确率也优于传统的BP算法和遗传算法。所提免疫优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免BP算法易陷入局部极小,且算法收敛速度快,具有精确的全局寻优性能,进而提高了数字调制方式的识别准确率。

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来源
《现代电子技术》 |2019年第23期|26-30|共5页
作者
杨洁; 惠雨晨;
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作者单位

西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安 710121;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN911.72-34;
关键词
调制方式识别; 免疫算法; 算法分析; BP网络训练; 特征提取; 仿真实验;

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