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在线训练RBF神经网络在混沌保密通信过程信息解调中的应用

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摘要

本文讨论了在线RBF神经网络在混沌扩频通信过程信息解调中的应其关键是利用RBF在接收端重构出发送混沌系统吸引子结构信息,并根据逆系统理论实现信息解调.给出了RBF神经网络的一种在线训练算法,并对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了分析.仿真表明这种在线RBF神经网络能实现信息的精确解调.

著录项

来源
《信号处理》 |2002年第3期|265-270|共6页
作者
杨涛; 王学雷; 邵惠鹤;
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作者单位

上海交通大学自动化研究所,上海,200030;

上海交通大学自动化研究所,上海,200030;

上海交通大学自动化研究所,上海,200030;

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正文语种 chi
中图分类通信;
关键词
混沌保密通信; 径向基函数神经网络; 在线训练;

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