基于非监督学习神经网络的自动调制识别研究与实现

作者：徐毅琼; 葛临东; 王波; 叶健

来源：计算机应用与软件, 2011, (01): 79-81+95.

• 调制识别
• 自组织特征映射神经网络
• 后向反馈神经网络 Modulation recognition Self-organized mapping neural network Back propagation neural network

以非监督学习神经网络为主要研究对象,描述自组织网络的基本模型,分析传统自组织网络的训练算法,提出了一种基于自组织特征映射SOFM(Self-Organizing Feature Map)神经网络的通信信号自动调制识别方法。方法改进了训练算法中的学习率函数和邻域函数,提高了算法的收敛速度和性能,并将其应用在通信信号调制识别中。仿真实验检验基于SOFM神经网络的调制识别方法的性能,并与后向反馈(BP)神经网络加以比较,结果表明SOFM神经网络的调制识别方法具有较高的识别精度,改进后的训练算法提高了识别的有效性。

• 出版日期2011
• 单位中国人民解放军信息工程大学