回声状态网络混沌跳频码预测方法

发布时间：2018-12-12 23:54

【摘要】：针对现有跳频码预测方法存在的缺乏记忆能力、运算量大、训练过程复杂等问题,提出了基于回声状态网络的混沌跳频码预测方法。该方法在跳频码相空间重构的基础上,利用回声状态网络内部动态储备池的循环记忆功能,通过调整各权值矩阵的数值大小达到记忆数据的目的,解决了跳频码预测的问题。仿真实验表明该方法对Logistic-Kent映射、Lorenz系统和Mackey-Glass系统三种混沌跳频码都有较好的预测效果,并与其他方法的实验结果进行了比较,证明回声状态网络在混沌跳频码预测方面的可行性及优越性。
[Abstract]:In order to solve the problems existing in the existing frequency hopping code prediction methods, such as lack of memory ability, large amount of computation and complex training process, a chaotic frequency hopping code prediction method based on echo state network is proposed. Based on the phase space reconstruction of frequency hopping codes and the cyclic memory function of the dynamic storage pool in the echo state network, the method achieves the purpose of memorizing the data by adjusting the numerical size of each weight matrix, and solves the problem of frequency hopping code prediction. The simulation results show that the proposed method can predict the chaotic frequency hopping codes of Logistic-Kent map, Lorenz system and Mackey-Glass system, and is compared with the experimental results of other methods. The feasibility and superiority of echo state network in chaotic frequency hopping code prediction are proved.
【作者单位】： 解放军电子工程学院;安徽省电子制约技术重点实验室;
【分类号】：TN914.41

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本文编号：2375475