改进自组织映射神经网络在调制识别中的应用

"该资源是一篇发表于2006年的工程技术论文，主要探讨了如何通过改进自组织映射（SOM）神经网络来提升调制方式识别分类器的性能。作者是高玉龙和张中兆，来自哈尔滨工业大学通信技术研究所。文章介绍了如何利用SOM网络的自组织和自适应特性，设计出一个能够适应信噪比变化的调制方式识别系统，并通过优化学习规则和竞争传递函数，实现了更高效的识别效果。" 本文研究的核心是基于自组织映射神经网络的调制方式识别分类器。调制方式识别在无线通信领域中至关重要，它涉及到对不同传输信号类型的准确辨认，这对于数据解码和通信系统的整体性能有着直接影响。传统的调制方式识别方法可能在信噪比较低或变化频繁的环境下性能下降，而自组织映射（SOM）神经网络因其独特的自组织和自适应性，成为解决这一问题的一种有效工具。 SOM神经网络是一种无监督学习模型，能够通过竞争学习机制将输入数据映射到低维空间的有序结构上，即所谓的“拓扑映射”。在本文中，作者针对SOM网络的原始学习规则和竞争传递函数进行了改进。通常，SOM网络只有一个获胜神经元，但经过改进后，每次学习过程会有两个输出神经元获胜。这种改变减少了输出层神经元的数量，从而加快了网络的收敛速度，使得调制方式识别可以在更短的时间内完成。 论文的仿真结果显示，改进后的SOM网络在识别概率上优于其他类型的神经网络，这意味着它的识别准确性更高。此外，由于其结构相对简单，改进后的SOM网络在实际工程应用中更加方便。这些优势对于实时通信系统尤其重要，因为它们需要快速且准确地识别调制类型以确保通信质量。 文章的关键词包括自组织映射神经网络、调制方式识别、学习规则、神经元节点和竞争传递函数，这些关键词揭示了研究的主要关注点和技术细节。文章被归类在通信技术的分类号下，表明它属于通信工程领域的专业研究。 这篇论文提供了一种新的、优化的调制方式识别方法，通过改进SOM神经网络的学习规则和竞争机制，提高了识别效率和准确性，对于通信技术的发展具有积极的推动作用。