【摘 要】
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针对非平稳数字调制信号,提出一种高阶正交循环累量特征,具有“屏蔽”干扰和噪声的特性.采用模糊神经网络非线性动态建模的调制识别器,根据特征训练样本的大致分布状况建立蕴
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60475024）资助项目
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针对非平稳数字调制信号,提出一种高阶正交循环累量特征,具有“屏蔽”干扰和噪声的特性.采用模糊神经网络非线性动态建模的调制识别器,根据特征训练样本的大致分布状况建立蕴涵初始经验的模糊推理系统结构,再嵌入神经网络的结构和自适应学习算法对模糊系统参数进行调整和优化,完成模糊神经网络模型的逼近求精.对MASK, MPSK,MFSK,MQ.AM等信号进行仿真实验,结果表明系统在信嗓比等环境参数变化较大的情况下适应性和容错性良好.相对于神经网络等识别器,具有初始经验的系统结构更明确,建模周期较短,算法识别率和效率有明
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