Построение и обучение радиально-базисных нейросетей для приема телеграфно-кодовых конструкций
Аннотация
Рассмотрено использование алгоритмов нейросетевой классификации для решения задачи приема телеграфно-кодовых конструкций, оценена эффективность их применения. Обоснована структура предлагаемой нейросети-классификатора и получены ее параметры. В одинаковых условиях проведено экспериментальное сравнение эффективности применения разработанного метода и классических методов оптимального приема детерминированных сигналов, основанных на корреляционном подходе.
Об авторах
Д. А. Чистопрудов
Филиал Военной академии РВСН имени Петра Великого
Россия
Россия
кандидат технических наук (2010), доцент
Автор 130 научных работ. Сфера научных интересов - нейронные сети; нечеткие логические выводы; алгоритмы ЦОС.
В. А. Козлов
Филиал Военной академии РВСН имени Петра Великого
Россия
Россия
инженер, адъюнкт
Окончил Ставропольский военный институт связи РВ (2005) по специальности "Многоканальные теле коммуникационные сети".
Автор 36 научных работ. Сфера научных интересов - нейронные алгоритмы ЦОС.
М. Р. Бибарсов
Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С. М. Буденного
Россия
Россия
кандидат технических наук (1999), доцент (2007)
Автор более 150 научных работ. Сфера научных интересов - адаптивная обработка сигналов в радиотехнических системах.
Д А. Потягов
Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С. М. Буденного
Россия
Россия
кандидат технических наук (2012), преподаватель
Автор 19 научных работ. Сфера научных интересов - помехоустойчивое кодирование в системах радиосвязи.
Н. Я. Карасик
Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С. М. Буденного
Россия
Россия
доцент (2013)
Автор 86 научных работ. Сфера научных интересов - радиотехника; радиосвязь.
Список литературы
1. Гальченко А. Ф. Правила ведения радиообмена и порядок отработки учебных задач: учеб. пособие. Ставрополь: СВИУС, 1994. 66 с.
2. Шелухин О. И. Моделирование информацион¬ных систем: учеб. пособие для вузов. 2-е изд. М.: Го¬рячая линия-Телеком, 2012. 516 с.
3. Системы радиосвязи: учеб. пособие / В. С. Тоискин, В. И. Петренко, М. Р. Бибарсов, Д. Ю. Мишин; под ред. В. И. Петренко. Ставрополь: СВИС РВ, 2010. 217 с.
4. Дьяконов В., Круглов В. MATLAB. Анализ, иден¬тификация и моделирование систем. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. 448 с.
5. Применение АПК автоматизированной пере¬ дачи и декодирования телеграфных слуховых сигна¬лов / П. А. Будко, В. А. Козлов, В. Е. Рачков, Д. В. Шла- ев // Инфокоммуникационные технологии. 2007. Т. 5, № 3. С. 112-114.
6. Чистопрудов Д. А., Крикунов А. А., Торопов Д. С. Использование расстояний бинарных векторов в за¬ дачах технической диагностики // Тр. XXXIV Всерос. науч.-техн. конф. "Проблемы эффективности и без¬ опасности функционировании сложных технических и информационных систем". Серпухов, 2015. С. 255-260.
Рецензия
Для цитирования:
Чистопрудов Д.А., Козлов В.А., Бибарсов М.Р., Потягов Д.А., Карасик Н.Я. Построение и обучение радиально-базисных нейросетей для приема телеграфно-кодовых конструкций. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2017;(6):28-35.
For citation:
Chistoprudov D.A., Kozlov V.A., Bibarsov M.R., Potyagov D.A., Karasik N.Y. Radial Basis Neural Network Construction and Training for Telegraph-Code Structure Reception. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2017;(6):28-35. (In Russ.)
Просмотров: 294
Послать статью по эл. почте 