Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 543320)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.
Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия  / №2 2016

Нейросетевой метод синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио (60,00 руб.)

0   0
Первый авторАджемов
АвторыКленов Н.В., Терешонок М.В., Чиров Д.С.
Страниц6
ID373194
АннотацияВ статье рассматриваются возможные методы синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио при помощи искусственных нейронных сетей. Предлагается метод синтеза, основанный на применении автоассоциативных нейронных сетей. Информативность синтезированных признаков с точки зрения классификации сигналов оценивается с помощью модифицированной искусственной нейронной сети на радиальных базисных функциях, содержащей дополнительный самоорганизующийся слой нейронов, обеспечивающих автоматический подбор дисперсии базисных функций и существенное снижение размерности сети. Показано, что использование автоассоциативных сетей позволяет в задаче о классификации источников сигналов синтезировать признаковое пространство минимальной размерности с сохранением разделительных свойств.
УДК621.376, 004.931, 519.67.
Нейросетевой метод синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио [Электронный ресурс] / Аджемов [и др.] // Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия .— 2016 .— №2 .— С. 36-41 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/373194

Предпросмотр (выдержки из произведения)

№ 2 РАДИОФИЗИКА, ЭЛЕКТРОНИКА, АКУСТИКА Нейросетевой метод синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио С. <...> В статье рассматриваются возможные методы синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио при помощи искусственных нейронных сетей. <...> Предлагается метод синтеза, основанный на применении автоассоциативных нейронных сетей. <...> Информативность синтезированных признаков с точки зрения классификации сигналов оценивается с помощью модифицированной искусственной нейронной сети на радиальных базисных функциях, содержащей дополнительный самоорганизующийся слой нейронов, обеспечивающих автоматический подбор дисперсии базисных функций и существенное снижение размерности сети. <...> Показано, что использование автоассоциативных сетей позволяет в задаче о классификации источников сигналов синтезировать признаковое пространство минимальной размерности с сохранением разделительных свойств. <...> Введение Перспективные методы и технологии когнитивной обработки сигнала, позволяющие приемной системе получать и использовать информацию о состоянии радиоэфира, динамически и автономно корректируя свои параметры и протоколы, обучаясь на основе полученных результатов, предполагают необходимость классификации радиосигналов в эфире и их источников [1–4]. <...> Задача классификации источников радиосигналов в настоящее время не решена однозначно [1–5]. <...> Таким образом, определение или синтез набора признаков для классификации источников радиосигналов в системах когнитивного радио является сложной и самостоятельной задачей, один из возможных подходов к решению которой будет разобран ниже. <...> На сегодняшний день один из наиболее универсальных методов для решения задачи классификации радиосигналов и их источников построен на использовании искусственных нейронных сетей [6, 7]. <...> Искусственные нейронные <...>