一种BP-IA数字调制方式识别方法

发布时间：2021-04-15 07:56

　　为提高数字调制方式的识别速度和准确率,提出一种基于免疫算法（IA）的反向后传（BP）神经网络数字调制方式识别算法。首先对信号的特征进行分析和提取,其次利用具有全局搜索能力的免疫算法优化BP神经网络的权重及阈值,最后利用Levenberg-Marquardt算法训练BP网络。文中不仅给出了详细的算法分析,同时进行了仿真实验。实验结果表明,所提方法的收敛速度明显优于传统的BP算法和遗传算法,在信噪比大于-2 dB时,所提方法的平均识别准确率也优于传统的BP算法和遗传算法。所提免疫优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免BP算法易陷入局部极小,且算法收敛速度快,具有精确的全局寻优性能,进而提高了数字调制方式的识别准确率。 

【文章来源】：现代电子技术. 2019,42(23)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

算法改进前后平均收敛速度的比较Fig.2Comparisonofaverageconvergencespeedbeforeandafteralgorithmimprovement

第23期化器全局搜索，收敛速度相比遗传算法优化器明显加快。图2算法改进前后平均收敛速度的比较Fig.2Comparisonofaverageconvergencespeedbeforeandafteralgorithmimprovement图3免疫和遗传算法优化BP网络平均收敛速度比较Fig.3ComparisonofaverageconvergencespeedofBPnetworkoptimizedbyimmuneandgeneticalgorithm图4为信噪比介于-2~10dB时，三类算法优化器针对同一数据的训练情况对应的平均识别率曲线。从三条曲线变化趋势对比能看到，采用免疫算法改进的BP网络分类器有着更高的识别率，特别是在低信噪比时。所以采用免疫算法改进的BP网络分类器有着更好的识别性能。图4不同信噪比下算法优化前后调制平均识别率Fig.4AveragerecognitionrateofmodulationmodebeforeandafteroptimizationofalgorithmatdifferentSNR表1给出了当信噪比介于-2~10dB时，识别7类数字信号的正确率。能够看到低信噪比时，识别正确率超过95%，伴随信噪比上升准确率也不断上升。表1不同信噪比下信号调制类型识别率Table1RecognitionrateofsignalmodulationtypeatdifferentSNR%信噪比/dB-202468102ASK95.796.898.598.598.798.31002FSK95.196.797.498.999.11001002PSK95.99698.81001001001004ASK96.597.997.897.398.299.498.94FSK97.796.998.598.19997.999.14PSK97.196.797.997.298.899.1100实验结果分析：因为免疫算法具有收敛时间短以及多解性，相比于遗传算法能够实现对于BP神经网络权重值、阈值的全局优化，采用免疫算法改进BP神经网络改善了BP神经网络阈值和权值等?

第23期化器全局搜索，收敛速度相比遗传算法优化器明显加快。图2算法改进前后平均收敛速度的比较Fig.2Comparisonofaverageconvergencespeedbeforeandafteralgorithmimprovement图3免疫和遗传算法优化BP网络平均收敛速度比较Fig.3ComparisonofaverageconvergencespeedofBPnetworkoptimizedbyimmuneandgeneticalgorithm图4为信噪比介于-2~10dB时，三类算法优化器针对同一数据的训练情况对应的平均识别率曲线。从三条曲线变化趋势对比能看到，采用免疫算法改进的BP网络分类器有着更高的识别率，特别是在低信噪比时。所以采用免疫算法改进的BP网络分类器有着更好的识别性能。图4不同信噪比下算法优化前后调制平均识别率Fig.4AveragerecognitionrateofmodulationmodebeforeandafteroptimizationofalgorithmatdifferentSNR表1给出了当信噪比介于-2~10dB时，识别7类数字信号的正确率。能够看到低信噪比时，识别正确率超过95%，伴随信噪比上升准确率也不断上升。表1不同信噪比下信号调制类型识别率Table1RecognitionrateofsignalmodulationtypeatdifferentSNR%信噪比/dB-202468102ASK95.796.898.598.598.798.31002FSK95.196.797.498.999.11001002PSK95.99698.81001001001004ASK96.597.997.897.398.299.498.94FSK97.796.998.598.19997.999.14PSK97.196.797.997.298.899.1100实验结果分析：因为免疫算法具有收敛时间短以及多解性，相比于遗传算法能够实现对于BP神经网络权重值、阈值的全局优化，采用免疫算法改进BP神经网络改善了BP神经网络阈值和权值等?


本文编号：3138942