基于RBM网络和BP神经网络的联合调制识别方法

作者：李文刚; 艾灿; 王屹伟; 钱天蓉; 黄辰

来源：2018-02-05, 中国, CN201810113576.7.

本发明公开了一种基于RBM网络和BP神经网络的联合调制识别方法,包括：(1)预处理调制信号；(2)提取特征参数；(3)随机产生每类调制方式的训练样本和测试样本；(4)将BP输入层与第一层隐藏层作为一个RBM进行训练；(5)初始化RBM的参数的合集；(6)训练RBM,得到参数的合集及隐藏层的输出特征；(7)将BP的第一层隐藏层和下一层作为第二个RBM的可见层和隐藏层进行训练,第一个RBM的输出作为第二个RBM的输入,重复(5)(6)(7)直到获取所有RBM的参数的合集；(8)重新训练BP,直到达最优解状态；(9)将测试数据归一化,输入训练好的BP,计算调制方式识别率。本发明的有益之处在于：降低了输入维度,提高了调制识别率。

• 单位
  西安电子科技大学