Анализ и оценка перспектив применения нейронных сетей для распознавания радиосигналов

Данная курсовая работа посвящена исследованию возможностей использования искусственных нейронных сетей (ИНС) для распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. Исследование включает анализ информативных признаков, таких как кумулянты 2-го и 4-го порядка, а также обзоры методов экспертного выбора признаков и построения классификаторов с помощью многослойного персептрона. Работа демонстрирует актуальность и перспективность применения ИНС в автоматизации процесса распознавания сигналов с высокой точностью, что важно для современных систем связи и радиотехники.

Продукт

Программная модель классификатора видов цифровой модуляции радиосигналов на основе многослойного персептрона, способная автоматически формировать решающие правила на основе выбранных признаков.

Актуальность

Современные системы связи требуют высокой точности и скорости распознавания видов модуляции радиосигналов. Использование нейронных сетей в сочетании с информативными статистическими признаками открывает новые возможности автоматизации и повышения надежности систем обработки сигналов. Это крайне актуально для развития интеллектуальных радиотехнических комплексов и обеспечения качественной коммуникации.

Цель

Разработать и обосновать эффективный метод распознавания цифровых видов модуляции радиосигналов на основе использования информативных признаков и искусственных нейронных сетей, обеспечивающий высокую точность и автоматизацию процесса распознавания.

Задачи

Изучить основы цифровой модуляции радиосигналов; изучить теоретические основы кумулянтов как признаков; проанализировать методы экспертного отбора признаков; исследовать архитектуру и возможности многослойных персептронов; провести разработку и обучение модели нейронной сети; провести оценку качества распознавания; проанализировать перспективы применения ИНС в радиоэлектронике.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические основы анализа радиосигналов

1.1. Основы цифровой модуляции и характеристика радиосигналов

1.2. Статистический анализ радиосигналов: кумулянты как информативные признаки

1.3. Искусственные нейронные сети в задачах распознавания сигналов

Глава 2. Аналитические методы выбора признаков и существующих решений

2.1. Методы экспертного выбора признаков для классификации сигналов

2.2. Анализ существующих методов распознавания видов цифровой модуляции

Глава 3. Практическая разработка модели и её реализация

3.1. Построение модели нейронной сети для задачи распознавания модулей

3.2. Обучение и тестирование модели: экспериментальный анализ

3.3. Оценка эффективности предложенного метода по сравнению с классическими алгоритмами

3.4. Перспективы развития и внедрения технологий нейросетевого распознавания радиосигналов

3.5. Практическая реализация классификатора цифровых сигналов на основе ИНС

Заключение

Библиография