叶健
- 作品数：5 被引量：48H指数：3
- 供职机构：解放军信息工程大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于星座聚类与神经网络的调制识别研究
- 在现代通信对抗中,通信信号的调制类型识别是重要的研究课题。随着通信技术的飞速发展,通信信号的体制和调制类型变得更加复杂多样,信号环境日趋密集,使得常规的识别方法和理论很难有效地对通信信号进行识别,对通信信号的调制识别研究...
- 叶健
- 关键词：调制识别聚类人工神经网络神经网络集成分类器设计自适应遗传算法
- 基于高效自适应聚类算法的调制识别研究被引量：8
- 2007年
- 提出了一种基于星座聚类的通信信号调制识别新方法。该方法将星座图形状作为调制识别的特征,运用聚类算法EAFCM(efficient adaptive fuzzy C-means)重建接受信号的星座图。基于模糊C-均值(FCM)聚类算法的自适应高效聚类算法EAFCM不仅克服了模糊C-均值聚类算法需要预先确定聚类参数c、对初始中心敏感等不足,而且具有良好的抗噪声性能。将该方法应用到对PSK/QAM信号的调制识别,实验结果表明该方法是实际有效的。
- 叶健吴月娴葛临东
- 关键词：调制识别自适应减法聚类聚类有效性分析星座图
- 一种优化的RBF神经网络在调制识别中的应用被引量：36
- 2007年
- 提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的通信信号调制识别方法,该方法采用模糊C-均值(FCM)聚类算法对数据进行聚类,并获取基函数的参数,采用梯度下降法训练网络权值．利用最优停止法对网络进行了优化,避免了过学习现象,提高了RBF网络的训练速度和泛化能力,以实际信号数据对该网络进行性能检验,实验结果表明了该RBF网络具有较高的识别精度．
- 叶健葛临东吴月娴
- 关键词：调制识别径向基函数神经网络模糊C-均值聚类算法
- 基于非监督学习神经网络的自动调制识别研究与实现被引量：1
- 2011年
- 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。
- 徐毅琼葛临东王波叶健
- 关键词：调制识别自组织特征映射神经网络
- 基于SOFM神经网络的自动调制识别研究
- 自动调制识别是通信信号处理及相关领域中一个前沿专题,尤其在空中交通管制、电子对抗等方面得到广泛应用.数字通信的快速发展形成了多种通信体制并存的局面,而且这些通信体制的调制方式和接入技术各不相同,给多体制间的通信互联带来了...
- 叶健葛临东吴春梅
- 关键词：自动调制识别SOFM神经网络通信信号处理数字通信自组织映射网络
- 文献传递
