基于ART2A-DWNN的通信信号调制方式的分类识别方法

摘要

基于ART2A-DWNN的通信信号调制方式的分类识别方法，属于通信信号调制方式的分类识别领域。它解决了单个神经网络对通信信号进行分类识别判决周期长，准确性低的问题。本发明方法采用基于ART2A网络的ART2A-E算法作为组合神经网络的第一层，通过选取相对较小的警戒参数值将相近模式进行粗糙分类；DWNN直接连在ART2A网络相应类别的输出层，采用时域频域同时具有较高分辨率的Morlet母小波ψ(x)，利用误差反向传播法进行学习，采用共轭梯度法修改突触权值，直到输出在误差范围以内，经过ART2A-E粗略分类后，每个类内的模式数目减少，使DWNN能够快速收敛。本发明用于对通信信号的分类识别。