首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于改进遗传算法的数字信号特征集选取
引用本文:李振璧,姜媛媛. 基于改进遗传算法的数字信号特征集选取[J]. 传感器与微系统, 2011, 30(9): 59-62
作者姓名:李振璧  姜媛媛
作者单位:1. 安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南,232001
2. 安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016
基金项目:安徽省高校自然科学研究项目(KJ2010B308)
摘    要:针对通信信号的特点,提出了一种应用于信号特征筛选的改进遗传算法。该方法首先确定了最能表现信号调制间差别的特征子集即优秀基因库,然后在遗传过程中通过选择、淘汰引起优秀基因库大小的变化,最后通过引进不同大小的库外特征量,保证每代遗传过程中的交叉和变异概率随环境的变化而自适应的变化,最终筛选出一高质量的特征子集,并结合RBF神经网络分类器得到更好的识别效果。通过仿真实验验证了该方法不但具有求解全局问题的鲁棒性、收敛性,而且具有更快的收敛速度和更强的全局收敛性。

关 键 词:调制识别  遗传算法  RBF神经网络  特征选择  自适应

Feature set selection of digital signal based on improved genetic algorithm
LI Zhen-bi,JIANG Yuan-yuan. Feature set selection of digital signal based on improved genetic algorithm[J]. Transducer and Microsystem Technology, 2011, 30(9): 59-62
Authors:LI Zhen-bi  JIANG Yuan-yuan
Affiliation:LI Zhen-bi1,JIANG Yuan-yuan1,2(1.School of Electric and Information Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China,2.School of Automation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
Abstract:According to the characteristics of communication signals,a modified genetic algorithm,which can apply to signal feature selection is proposed.This method determines the excellent the gene pool,which can reflect differences of signal modulation.In the genetic process,the steps of selection and elimination cause size change of excellent gene pool.In the genetic process,with the environment changes,crossover and mutation probability of each generation to self-adaptive changes is ensured in the steps.The high ...
Keywords:modulation recognition  genetic algorithm  RBF neural network  feature selection  self-adaptive  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号