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回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)混沌跳頻碼預(yù)測方法

發(fā)布時(shí)間:2018-12-12 23:54
【摘要】:針對現(xiàn)有跳頻碼預(yù)測方法存在的缺乏記憶能力、運(yùn)算量大、訓(xùn)練過程復(fù)雜等問題,提出了基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的混沌跳頻碼預(yù)測方法。該方法在跳頻碼相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上,利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部動(dòng)態(tài)儲(chǔ)備池的循環(huán)記憶功能,通過調(diào)整各權(quán)值矩陣的數(shù)值大小達(dá)到記憶數(shù)據(jù)的目的,解決了跳頻碼預(yù)測的問題。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法對Logistic-Kent映射、Lorenz系統(tǒng)和Mackey-Glass系統(tǒng)三種混沌跳頻碼都有較好的預(yù)測效果,并與其他方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較,證明回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在混沌跳頻碼預(yù)測方面的可行性及優(yōu)越性。
[Abstract]:In order to solve the problems existing in the existing frequency hopping code prediction methods, such as lack of memory ability, large amount of computation and complex training process, a chaotic frequency hopping code prediction method based on echo state network is proposed. Based on the phase space reconstruction of frequency hopping codes and the cyclic memory function of the dynamic storage pool in the echo state network, the method achieves the purpose of memorizing the data by adjusting the numerical size of each weight matrix, and solves the problem of frequency hopping code prediction. The simulation results show that the proposed method can predict the chaotic frequency hopping codes of Logistic-Kent map, Lorenz system and Mackey-Glass system, and is compared with the experimental results of other methods. The feasibility and superiority of echo state network in chaotic frequency hopping code prediction are proved.
【作者單位】: 解放軍電子工程學(xué)院;安徽省電子制約技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號】:TN914.41

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1 項(xiàng)飛;甘良才;;基于G函數(shù)的跳頻碼發(fā)生器的實(shí)現(xiàn)[A];武漢市首屆學(xué)術(shù)年會(huì)通信學(xué)會(huì)2004年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

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1 王q,

本文編號:2375475


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