基于蜂群算法和神经网络的通信调制识别方法

作     者：杨发权 李赞 李红艳 郝本建 潘忠显 YANG Fa-quan;LI Zan;LI Hong-yan;HAO Ben-jian;PAN Zhong-xian

作者机构：西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 佛山科学技术学院电子与信息工程学院广东佛山528000 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2013年第35卷第10期

页      面：2186-2191页

核心收录：

学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 110503[军事学-军事通信学] 

基　　金：国家科技重大专项(2010ZX03006-002-04) 国家自然科学基金(61072070) 教育部博士学科点专项科研资金(20110203110011) 教育部基础科研业务费(72124338) 陕西省自然基金重点项目(2012JZ8002) 高等学校学科创新引智计划(B08038)资助课题 

主　　题：蜂群算法 联合特征模块 多层感知神经网络 调制识别 

摘      要：针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知器神经网络分类器,实现对通信信号的自动识别。所提算法和误差反向传播算法相比有更高的识别率。仿真结果表明,所提算法能够克服误差反向传播算法的缺陷,在隐藏层神经元仅为20个、信噪比为4dB条件下,3种算法的识别率均高于95%,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。