基于人工神经网络的通信信号分类识别
基于人工智能的无线通信网络中的信号检测与优化研究
基于人工智能的无线通信网络中的信号检测与优化研究一、引言随着信息技术的快速发展，无线通信网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在无线通信网络中，信号的检测和优化一直是一个重要而复杂的问题。
传统的信号检测方法存在一些困难和局限性，而基于人工智能的技术为信号检测和优化提供了新的思路和方法。
二、信号检测的挑战在无线通信网络中，信号检测是指接收端在众多干扰信号中准确识别目标信号的过程。
由于信号的复杂性和噪声的干扰，传统的信号检测方法通常难以满足实际需求。
例如，传统的检测算法可能会受到信道衰落、多径效应等因素的影响，导致检测准确度下降。
因此，如何有效地进行信号检测并提高检测准确度成为了当前研究的重点。
三、基于人工智能的信号检测方法基于人工智能的技术在信号检测中展现出了强大的潜力。
例如，深度学习算法可以通过训练神经网络来识别不同类型的信号，实现更精准的信号检测。
此外，强化学习算法可以在不断的实践中通过试错的方式不断提高信号检测的准确度。
人工智能技术的应用为信号检测带来了新的机遇和挑战。
四、信号优化的重要性除了信号检测，信号优化也是无线通信网络中的重要问题。
信号优化可以通过调整信号的参数和发送方式来提高通信的质量和效率。
传统的信号优化方法通常需要耗费大量的时间和资源，而基于人工智能的技术可以更快速和智能地实现信号优化，提高通信网络的性能。
五、基于人工智能的信号优化方法基于人工智能的技术为信号优化提供了新的解决方案。
例如，遗传算法可以通过模拟自然选择的方式来寻找最优解，实现信号参数的优化。
神经网络算法可以通过学习历史数据和模式来提高信号发送的效率。
人工智能的优化方法在提高通信网络性能和效率方面具有显著的优势。
六、结论基于人工智能的技术在无线通信网络中的信号检测与优化研究中有着广阔的应用前景。
通过有效地结合人工智能算法和通信技术，可以实现更高效、智能的信号检测与优化，为无线通信网络的发展提供新的动力。
我们期待未来人工智能技术在无线通信网络中的更多应用和突破。
基于人工神经网络的数字识别技术研究
成希望个数的许 多并行联接 ，且这些并行联接都输出相同的信 号 ，即相应处理单元 的信号 ，信号 的大小不 因分支的多少而变 化。处理单元的输 出信号可以是任何需要 的数学模型 ， 每个处理 单元 中进行 的操作必须是完全局部 的。
根据此差调节权值 ， 具体说 ， 就是可对每一个权重计算 出接收单 元的误差值 与发送单元 的激活值 的积 。因为这个积和误差对权 重的（ ） 负 微商成正比（ 又称梯度下降算法 ）把它称作权重误差微 ， 商 。权重的实际改变可 由权重误差微商一个模式一个模 式地计 算出来 ， 即它们可 以在这组模式上进行累加。
４ 编程 软件 ＭＡ Ｌ Ｂ ＴＡ
Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ工具箱 ，为 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ的不 同领域内的研究人员提 供 了捷径 。迄今为止， 已有 ３ ０多种工具箱面世 ， 内容涉及信号处 理、 自动控制、 图像处理等领域。这些工具箱大致可分为两类 ： 功 能 型 工具 箱 和领 域 型工具 箱 。功 能型 工 具箱 主要 用来 扩 充
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基 于人工神经 网络 的数字识别技术研究
金顶 云 ，董俊 华 ｚ ，金
（装 甲兵技术学 院 ，吉林 １ 长春
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长春 １０ １） ３ １７
１０ １ ；２ １９ ３ １７ ． ４ ８部队政治处 ，吉林 ９
摘
要 ：文章概括地讨论 了神 经网络通用模型的特征 ， 在对典型的网络即 Ｂ Ｐ网络 的发展
动 态和 进 展 进 行 了 系统 的 分析 基 础 上 讨 论 了 Ｂ Ｐ算 法的 基 本 概 念 、 运行 机 制 和 一 些 关键 性技术 。 关键 词 ：神 经 网络 ； Ｐ网络 ； 字 识 别 Ｂ 数 中 图分 类 号 ：Ｔ １ 文献 标 识 码 ：Ａ Ｐ８ 文章 编 号 ：１０ 一 １６２ ０）６ Ｏ ２ — ２ ｏＯ ８３ （ｏ８３ 一 １４ ０
基于人工神经网络的通信信号分类识别
（ ｈ ４ ｈＲ ｓ ｒ ｓｔ ｅ ｆＣ ， ｈ ｉ ｈ ａ ｇ Ｈ ｂｉ ５ ０ １ Ｃ ／ ） Ｔ ｅ５ ｔ ｅ ａｃ Ｉ ｔｕ Ｅ ｅ ｈ ｎ ｉｔ ｏ Ｓ ｉ ｚ ｕ ｎ ｅｅ ０ ０ ８ ， ｈｎ ｊ ａ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｅ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｎ ｄ ｎｉ ｃ ｔｏ ｏ ｏ ｓｒ ｃ ｈ ｌｓｉ ａｉｎ ａ ｄ ｉｅ ｔ ａ ｉｎ ｆｃ ｍｍ ｕ ｉａｉｎ ｓｇ ｌｉ ｙ ｉａ ｔｔ ｔｃｌ ｐ ｔ ｒ ｄｅ ｔ ｃ ｔ ｎ． ｈ ａ ｅ ｉｃ ｓｅ ｉ ｉ ｆ ｎｃ ｔ ｉｎａ ｓ ａ ｔｐ ｃｌ ｓａ ｓｉａ ａｔｎ ｉ ｎ ｉ ａｉ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｄｓ ｕ ｓ ｓ ｏ ｉ ｅ ｉ ｆ ｏ ｔｅ ｔ ｏ ｙ ａ ｔｏ ｆｆａｕｅ ｓ ｌｃ ｏ ｆａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｄ ｃａ ｓｆ ａｉｎ ＆ ｉｅ ｔ ｅ ｉｏ ｆｃ ｍｍ ｕ ｉ ａ ｏ ｉｎ １ Ａ ｌｓｉ ｅ ａ ｅ ｎ ｈ ｈｅ ｒ ｎｄ ｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｔｒ ｅ ｅ ｔ ｎ．ｅ ｔｒ ｘｒｃｉ ｎ ｌｓ ｉｃ ｔ ｉ ｏ ｉ ｏ ｄ ｎｉ ａｔｎ ｏ ｏ ｉ ｆ ｎ ｃ ｔ ｎ ｓｇ ａ ． ｃａ ｓｆ ｒｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｉ ａ ｔ ｃａ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｓｉ ｅｉｎｅ ｉｃｕ ｉ ｇ ｔｅ ｓ ｌｃ ｏ ｆｎ ｕａ ｅｗｏｋ ｄｅ ，ｈ ｎ ｕ ｎ ｕｐ ｘ ｒｓ ｉｎ ｆｔｅ ｃａ ｓｆｅ ， ｅ ｒｌ ｘｉ ｉｌｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｓ ｄ ｓｇ ｄ，ｎ ｌｄ ｎ ｈ ｅ ｆ ｎ ｏ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｍｏ ｌ ｔｅ ｉｐ ｔａ ｄ ｏ ｔｕｔｅ ｐｅ ｓｏ ｏ ｈ ｌｓｉｉｒ ｎ ｕ ａ ｉ ｆ ｅ
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基于神经网络的信号处理技术研究与应用
基于神经网络的信号处理技术研究与应用随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的信号处理技术也越来越受到关注和研究。
基于神经网络的信号处理技术可以有效地对信号进行分析、提取和处理，为多个领域的应用提供了更为精确和高效的数据支持。
神经网络是一种类似于人脑神经系统的计算模型，通过大量的实例训练可以提高其对数据的准确性和可信度。
在信号处理领域，基于神经网络的信号处理技术可以对信号进行多层次的特征提取和分类，具有对噪声和失真敏感度低、抗干扰能力强等优点。
一、基于神经网络的信号处理技术基于神经网络的信号处理技术主要包括以下几个方面：1.信号分析：在信号处理中，信号分析是非常重要的一个环节。
传统的信号分析方法通常是通过基础数学方法，如傅里叶变换等，对信号的频域、时域等特征进行描述和分析。
而基于神经网络的信号处理技术则可以通过特征提取和分类的方式，将信号分为不同的类别，并对信号进行更为细致和深入的分析。
2.信号提取：基于神经网络的信号处理技术可以通过卷积神经网络、循环神经网络等模型，对信号进行多层次的特征提取，提高信号的准确性和可靠性。
3.信号识别：在实际应用中，信号的识别是基于神经网络的信号处理技术的重要应用之一。
通过对信号进行特征提取和分类，可以实现对不同类型信号的自动识别和分类，如语音、图像、生物等信号。
4.信号复原：在实际应用中，信号复原是比较常见的需求。
基于神经网络的信号处理技术可以通过重建模型、补全缺失信息等方式，对信号进行重构和复原。
二、应用领域基于神经网络的信号处理技术可以广泛运用于多个领域，如：1.医疗行业：基于神经网络的信号处理技术可以应用于医疗诊断、疾病预测等方面。
例如，通过对脑电信号进行分析和识别，可以实现对癫痫发作的实时监测和预警。
2.通信行业：基于神经网络的信号处理技术可以应用于通信信号的自动检测和识别。
例如，可以通过对通信信号数据进行分析和学习，实现对不同类型信号的自动分类和识别。
基于深度学习的信号识别与分类研究
基于深度学习的信号识别与分类研究近年来，深度学习在信号处理领域中获得了广泛应用。
通过深度学习算法，可以有效识别和分类各种类型的信号，包括语音、图像、视频等。
本文将重点研究基于深度学习的信号识别与分类方法，探讨其在实际应用中的潜力和挑战。
一、介绍信号识别与分类是一个重要的研究领域，它在通信、无线电频谱监测、雷达、生物医学等众多领域有着广泛的应用。
传统的信号识别方法通常基于特征提取和分类器的组合，但这些方法往往对于复杂的信号模式和大规模数据的处理存在一定的局限性。
深度学习则能够通过自动学习特征和模式，从而提高信号识别和分类的准确性和鲁棒性。
二、深度学习模型在信号识别与分类任务中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。
这些模型具有多层结构，并且能够从原始数据中提取有意义的特征。
1. 卷积神经网络（CNN）CNN是一种针对网格化结构数据（如图像、音频等）的深度学习模型。
它通过卷积、池化和全连接等操作，能够自动学习图像和音频特征。
对于信号识别和分类任务，CNN可以从信号的时序数据中提取时间和频率信息，并进行有效的分类。
2. 递归神经网络（RNN）RNN是一种能够处理序列数据的深度学习模型。
它通过引入记忆单元，能够有效地捕捉信号中的时序关系。
对于信号识别和分类任务，RNN可以处理连续的信号数据，并通过学习前后信息的依赖关系，实现准确的分类和识别。
3. 深度置信网络（DBN）DBN是一种多层堆叠的概率生成模型。
它能够通过无监督学习从原始信号中提取有用的特征，并在后续的分类过程中使用。
对于信号识别任务，DBN可以考虑信号中更加复杂的特征和模式，从而提高分类的准确性。
三、深度学习在信号识别与分类中的应用1. 语音信号识别通过深度学习，可以实现语音的自动识别和转录。
传统的语音识别方法需要手工设计特征并训练分类器，而基于深度学习的方法可以直接从原始波形中提取特征，大大简化了系统的复杂性。
基于人工智能的无线信号识别与定位技术研究
基于人工智能的无线信号识别与定位技术研究摘要：无线通信技术的快速发展使得人们对信号识别与定位技术的需求日益迫切。
基于人工智能的无线信号识别与定位技术的研究成果应用广泛，可以用于无线网络优化、介质访问控制、安全检测和用户定位等领域。
本文主要介绍了基于人工智能的无线信号识别与定位技术的原理、方法和应用，并探讨了未来的发展方向。
1. 引言无线通信技术的普及和发展使得人们的生活变得更加便捷。
然而，无线网络中存在的信号干扰、安全问题和用户定位等仍然是无线通信领域面临的挑战。
基于人工智能的无线信号识别与定位技术应运而生，能够通过智能化算法和机器学习技术，提高无线网络的性能和安全性。
2. 信号识别技术2.1 传统信号识别方法传统信号识别方法主要基于人工设计的特征提取算法，通过提取信号的幅度、频谱以及时域特征等来进行识别。
然而，传统方法存在特征选取困难、不具有智能化等缺点。
2.2 基于人工智能的信号识别方法基于人工智能的信号识别方法采用机器学习和深度学习等技术，通过对大量样本进行训练和学习，实现信号的自动识别。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些算法能够更准确地识别无线信号，并且随着数据量的增加，识别效果会不断得到提升。
3. 信号定位技术3.1 传统信号定位方法传统的信号定位方法主要依靠测距、信号强度衰减以及多基站定位等技术。
然而，传统方法往往需要较复杂的计算和昂贵的硬件设备，且在复杂环境下的定位效果不尽如人意。
3.2 基于人工智能的信号定位方法基于人工智能的信号定位方法使用智能化算法和定位数据集，通过训练和学习来实现无线信号的精确定位。
常用的算法包括K近邻算法（KNN）、支持向量回归（SVR）和深度学习神经网络等。
这些算法能够通过大量的数据样本和智能化算法实现高精度的信号定位。
4. 技术应用4.1 无线网络优化基于人工智能的无线信号识别与定位技术可以应用于无线网络的频率规划、干扰消除和网络资源的优化配置，提高网络的覆盖范围和数据传输速率。
基于深度学习的无线信号识别与定位研究
基于深度学习的无线信号识别与定位研究无线通信网络在现代社会中起到了举足轻重的作用，越来越多的无线设备和应用需要精确的信号识别和定位技术。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的无线信号识别与定位成为了研究的热点之一。
本文将介绍深度学习在无线信号识别和定位领域的应用，并探讨其面临的挑战与发展方向。
一、深度学习在无线信号识别中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有良好的特征学习和表征学习能力。
在无线信号识别领域，深度学习可以应用于信号分类、调制识别和频谱感知等任务。
信号分类是一种将接收到的信号分为不同类型的任务，例如WiFi、蓝牙、LTE等。
传统的信号分类方法通常基于人工提取的特征，并使用分类器进行判别。
然而，这种方法需要大量的专家经验和人工选取特征，且对于复杂信号难以获得良好的效果。
而采用深度学习方法，可以对原始信号进行端到端的处理，直接从数据中学习信号的特征并进行分类。
近年来，许多研究表明，基于深度学习的信号分类方法在准确率和鲁棒性方面都有显著提高。
调制识别是指从接收到的信号中确定调制方式的任务，例如QPSK、16QAM等。
传统的调制识别方法通常基于人工提取的特征和经验规则，但对于复杂的调制方式难以适应。
而深度学习方法可以通过学习大量样本的特征，从而对不同调制方式进行准确识别。
研究表明，基于深度学习的调制识别方法能够在真实场景中获得较高的准确率。
频谱感知是指对某个频段的利用情况进行感知的任务，例如识别空闲频段或发现频谱漏洞。
传统的频谱感知方法通常基于能量检测或周期性检测，但对于复杂的信号环境无法获得准确的结果。
而基于深度学习的频谱感知方法可以通过学习不同信号的频谱特征，实现对信号环境的准确感知。
研究表明，基于深度学习的频谱感知方法在动态频谱分配中具有显著的优势。
二、基于深度学习的无线信号定位技术除了信号识别，深度学习还可以应用于无线信号的定位技术。
无线信号定位是指基于接收到的信号信息确定发送信号的位置的任务，其中包括到达时间差（Time of Arrival, TOA）、接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）等。
基于深度学习的通信信号调制识别技术研究
基于深度学习的通信信号调制识别技术研究随着移动通信技术的不断发展，对通信信号的快速、准确识别变得越来越重要。
而在现实环境中，通信信号经常会受到噪声、干扰等因素的影响，使得传统的调制识别方法存在一定的局限性。
因此，基于深度学习的通信信号调制识别技术逐渐成为研究的热点。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，具有强大的自适应能力和学习能力。
在通信信号调制领域，深度学习可以应用于调制信号的自适应识别，有效提高识别的准确率和鲁棒性。
首先，基于深度学习的通信信号调制识别技术需要大量的数据集来进行训练。
我们可以利用现有的通信信号录制设备，采集不同调制方式的信号数据，并进行标注和整理。
同时，为了提高模型的鲁棒性，还可以引入一些噪声数据，使模型能够在复杂的环境中进行准确识别。
其次，深度学习模型的设计是基于神经网络结构的。
我们可以构建一个具有多层隐藏层的卷积神经网络（CNN）来进行通信信号调制识别。
首先，通过卷积层提取信号的时频特征，再经过全连接层和softmax层进行分类。
这种结构不仅可以提取信号的低层特征，还可以学习到更高层的抽象特征，从而提高识别的准确率。
另外，深度学习的优势之一是可以自动学习特征。
传统的调制识别方法需要手动提取特征，而深度学习可以通过训练数据自动学习到适合任务的特征表示。
这样一来，不仅可以减少人工干预，还可以提高特征的表达能力，进一步提高调制识别的准确率。
此外，深度学习还可以通过迁移学习来解决样本不足的问题。
在通信信号调制识别中，不同调制方式的样本数量可能存在不平衡的情况。
通过利用已有的大样本数据集进行预训练，再用小样本数据集进行微调，可以使模型能够更好地适应新任务，从而提高调制识别的性能。
然而，基于深度学习的通信信号调制识别技术也存在一些挑战。
首先，模型的训练时间较长，需要消耗大量的计算资源。
其次，模型的过拟合问题也需要注意。
当数据集较小或者噪声较多时，模型容易陷入过拟合，导致识别性能下降。
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基于人工神经网络的通信信号分类识别冯 涛(中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081)摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。
系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。
设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。
关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 AClassification and Identification of Communication SignalUsing Artificial Neural NetworksFE NG Tao(T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China)Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented.Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks收稿日期:2005-12-160 引言在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。
通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。
1 通信信号分类识别的原理通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。
一般过程如图1所示。
图1 通信信号分类识别的一般过程下面简单介绍这几部分的作用。
信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n);以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。
特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。
这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。
理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别;分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。
首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。
最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。
2 通信信号特征参数的选择与特征提取2 1 通信信号特征参数的选择选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。
试图根据有限的信号信号与信息处理242006Radio Engineering Vo1 36No 6样本来识别通信信号,所提取的信号特征必须具有以下特点:它能反映该类通信信号所特有的技术特征;反映某一类通信信号的特征参数应该有多个,而不是一个。
也就是说,通信信号的类型属性应当由多个特征参数的集合进行描述,这一集合中提取的特征越多、越精细,对通信信号分类识别的概率就越高;通信信号的特征应具有可检测性;通信信号的特征应具有高稳定性,使这些特征不因时间的推移或环境条件的变化而发生显著改变,否则,这些特征就失去了可信度。
基于上述原则,可选择信号载频、带宽、调制样式、码速率、波形成形方式、同步码、帧结构、FH信号频率集及跳速、DS信号扩频码周期及扩频码等特征参数作为信号分类识别的依据。
2 2 通信信号的特征提取通信信号的特征提取是信号识别中不可缺少的环节。
通常,信号的常规技术参数可从信号的波形和频谱中直接测量。
对于不能直接测量的特征参数,可采用各种信号处理技术进行特征提取。
信号特征有些适于在中频提取,如信号载频、带宽、调制样式、码速率、FH信号频率集及跳速、DS信号扩频码周期等;有些适于在基带提取,如波形成形方式、同步码、帧结构、DS信号扩频码等。
特征提取的具体方法均有成熟技术或相关文献报道,这里不再详细讨论。
得到全部信号特征后,将它们组成一个特征向量,用于信号的分类识别。
3 通信信号的分类识别分类器的设计是继特征提取后非常重要的一个部分,设计的优劣直接影响最终的正确识别率。
分类器的基本任务是根据某一准则把一个给定的由特征向量表示的输入模式归入到一个适当的模式类别,即实现从特征空间到决策空间的转换,最终完成对该模式的分类识别。
分类器设计方法有判决树方法、基于概率分布的相关统计方法、基于信任函数设计的方法和人工神经网络方法等。
其中人工神经网络分类器作为一种先进的自适应、非参数和非线性分类器,为进行信号模式识别开辟了一条新途径。
神经网络是一种以自组织、自适应和大规模分布式并行计算为特征的非线性信号处理系统,具有强大的模式识别分类和泛函逼近能力,并具有良好的容错性。
人工神经网络方法具有智能化水平高、识别速度快和正确识别率高等优点,近来获得了人们的充分重视,是分类器设计新的发展方向。
神经网络分类器的设计过程包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法的设计。
3 1 神经网络模型的选择在通信信号类型识别中,一般能提供有关待识别通信信号类型的一些先验信息,如类型已知的观测数据,即样本。
所以,通常选用基于有监督训练的神经网络作为分类器,尤其是各种有监督训练的前向型神经网络,如MLP网络。
3 2 分类器的输入输出表示对于有监督训练的MLP神经网络分类器,训练集由类别标记已知的样本组成,测试集则由没有类别标记的待识别样本组成。
在训练分类器之前,需要将训练集中的每一个样本分别用该样本提取的特征向量表示成分类器的输入,而将该样本所对应的类别标志用代表这种类型的一个已知数值向量来表示成分类器的输出,这个已知数值向量实际上就是分类器对于这种类别的期望输出,并构成一一对应的输入 输出对形式,这些输入 输出对便构成了训练分类器的监督信号。
在通信信号的类型识别中有一个突出的问题,即接收到的信号样本的信噪比变化范围很大,通常为20dB左右。
这种情况的直接后果是从同一类信号的不同信噪比样本中提取的同一种特征有可能产生严重的畸变,即特征对信噪比变化很敏感,间接的后果是无形中增加了待识别信号的类别,使分类器的设计变得复杂,严重影响神经网络训练的收敛速度,也严重影响了神经网络的推广能力。
针对这个问题,对分类器的输出表示做了改进,就是将同一类信号的高信噪比样本和低信噪比样本人为地作为2类或更多类不同的信号来看待,即用2个或更多个标记来分别表示不同信噪比的同一信号类别,但仍然采用0 1型的形式,称之为输出的多标记表示方法。
3 3 神经网络的拓扑结构多层感知器(MLP)是最主要的前向型神经网络模型之一。
一个典型的MLP神经网络由一个输入层、一个输出层和至少一个隐含层组成,如图2所示。
隐含层起抽象的作用,即它能从输入提取特征。
增加隐含层,可增加人工神经网络的处理能力,但是信号与信息处理2006年无线电工程第36卷第6期25必将使训练复杂化、训练样本数目增加和训练时间的增加。
一般来说,开始设定一个隐含层,然后按需要再增加隐含层数。
输入信号由输入层经过隐含层到达输出层,形成MLP 的输出,因此,MLP 属于前向网络,也称为静态图2 多层感知器(MLP)神经网络的拓扑结构网络。
MLP 神经网络的计算能力集中体现在3个方面,即逻辑表达功能、复杂的模式分类能力和通用的泛函逼近能力。
3 4 训练算法的设计MLP 神经网络的训练算法是著名的反向传播(B P)算法,这是一种典型的有监督训练算法。
BP 算法的基本思想是把一组样本的输入输出问题变为一个非线性优化问题,用优化中普遍使用的梯度下降算法来实现网络的实际输出与期望输出之间的均方差(MSE)最小,完成MLP 神经网络的训练任务。
BP 算法的步骤可归纳如下:初始化,选择和合理的拓扑结构,置所有可调参数(权和阀值)为均匀分布的较小数值;对每个输入样本做如下计算: 前向计算对第l 层的j 单元,有v (l)j (n)= pi =0w (l)ji (n)y (l -1)i(n)。
式中,y (l -1)i (n)为前一层(l -1层)的单元i 送来的工作信号;w (l )ji (n )是连接对第l 层的j 单元和第l -1层i 单元的权值,若j 单元的传递函数是Sigmoid 函数,则y (l)j (n)=11+exp (-v (l)j (n)), y (l)j (n) v (l)j (n)=y (l)j (n)(1-y (l)j (n))。
若神经元j 属于输入层(即l =1),则y (1)j (n)=x j (n)。
若神经元j 属于输出层(即l =L ),则y (L )j (n)=y j (n),且e j (n)=d j (n)-y j (n)。
式中,d j (n)是目标值,即期望输出值。
反向计算对输出单元,有(L)j (n)=e (L )j(n)y j (n)(1-y j (n))。
对隐单元,有(l)j (n)=y (l)j(n)(1-y (l)j (n))k(l +1)k(n)w (l +1)kj(n)。
修正权值w (l)ji (n +1)=w (l)ji (n)+ (l)j y (l -1)i(n)。