Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ РАДИОСИГНАЛОВ
AU - Бельков, Сергей Александрович
AU - Тарасов, Александр Дмитриевич
AU - Усвяцов, Михаил Рудольфович
AU - Малыгин, Иван Викторович
PY - 2017
Y1 - 2017
N2 - Статья посвящена проблеме распознавания принимаемых кодированных последовательностей радиосигналов. Традиционно в системах связи для обнаружения и обработки шумоподобных сигналов используются корреляторы или согласованные фильтры. Обе модели параметризованы порогом обнаружения. Оптимальность традиционных методов по количеству правильных и ложных обнаружений доказана для случая, когда шум в среде передачи является аддитивным Гауссовским. Для улучшения качества распознавания сигналов в среде с помехами общего вида предлагается использовать нейронную сеть. Предполагается, что качество распознавания будет лучше, чем при традиционном использовании автокорреляционной функции так как в процессе обучения нейронной сеть способна запомнить особенности помех в канале связи, и, следовательно, использовать полученную модель на этапе классификации сигналов. В данной работе также приводится схема эксперимента, позволяющего подтвердить данное предположение.
AB - Статья посвящена проблеме распознавания принимаемых кодированных последовательностей радиосигналов. Традиционно в системах связи для обнаружения и обработки шумоподобных сигналов используются корреляторы или согласованные фильтры. Обе модели параметризованы порогом обнаружения. Оптимальность традиционных методов по количеству правильных и ложных обнаружений доказана для случая, когда шум в среде передачи является аддитивным Гауссовским. Для улучшения качества распознавания сигналов в среде с помехами общего вида предлагается использовать нейронную сеть. Предполагается, что качество распознавания будет лучше, чем при традиционном использовании автокорреляционной функции так как в процессе обучения нейронной сеть способна запомнить особенности помех в канале связи, и, следовательно, использовать полученную модель на этапе классификации сигналов. В данной работе также приводится схема эксперимента, позволяющего подтвердить данное предположение.
UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=30744427&
M3 - Статья
SP - 96
JO - Труды МАИ
JF - Труды МАИ
SN - 1727-6942
IS - 96
ER -
ID: 6233078