基于改进的自组织映射神经网络的调制方式识别分类器

作     者：高玉龙 张中兆 GAO Yu-long;ZHANG Zhong-zhao

作者机构：哈尔滨工业大学通信技术研究所黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《四川大学学报（工程科学版）》 (Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition))

年 卷 期：2006年第38卷第5期

页      面：143-147页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家863计划资助项目(2004AA001210) 

主　　题：自组织映射神经网络 调制方式识别 学习规则 神经元节点 竞争传递函数 

摘      要：为了提高调制方式识别分类器算法的正确识别概率和缩短识别时间,使其有自适应能力,利用自组织映射神经网络自组织、自适应的特点,提出采用自组织映射神经网络作为调制方式中的分类器,以自适应于信噪比的变化。对其学习规则和竞争传递函数进行改进,使每次获胜的输出神经元为2个。这样能减少输出神经元个数,加快神经网络的收敛速率,以较短的时间识别接收信号的调制方式。仿真结果表明改进的自组织映射神经网络的识别概率高于其它的神经网络。并且由于其结构简单,便于工程实现。