MPSO算法优化BP网络的数字调制识别方法

摘要：

数字调制信号的识别方法有很多，其识别效果不尽相同。为了提高数字调制信号在不同信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）下的识别性能，提出了一种基于改进粒子群（Modified Particle Swarm Optimization，MPSO）算法优化BP网络的识别方法。针对七种常见的数字调制信号，提取了六个瞬时特征参数，其中Rσa参数是改进得到的，同理类推得到Rσp。为了在保持基本粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法优点的基础上进一步提高算法的性能，增加了对粒子邻域信息的参考，再用MPSO算法优化BP网络的权值和阈值。从仿真实验可以看出，应用此方法，七种信号的识别率都可以达到86％以上，从而证明了该方法能有效地提高数字调制信号的识别性能。

关键词：数字调制信号、瞬时特征参数、邻域信息、粒子群算法(PSO)、反向传播(BP)

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61170120。

在线出版日期：2016-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：133-139