№ 1 ИНЖЕНЕРНАЯ ФИЗИКА Распознавание видов цифровой модуляции радиосигналов с использованием нейронных сетей С. С. Аджемов, М.В. Терешонокa , Д. С. Чиров Московский технический университет связи и информатики. <...> Представлены результаты применения искусственных нейронных сетей в задаче распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. <...> В качестве признаков распознавания предлагается использовать кумулянты 2 и 4-го порядков, вычисляемых по значениям зарегистрированных отсчетов сигнала. <...> Выбор состава информативных признаков (в данном случае набора кумулянтов) и формирование решающих правил осуществляется экспертным путем исходя из набора видов модуляции сигналов, необходимых для распознавания. <...> Исследования в данной области показывают, что формирование правил различения (классификатора) может осуществляться с использованием различных методов интеллектуального анализа, в частности искусственных нейронных сетей. <...> Использование многослойного персептрона в качестве устройства классификации (распознавания) позволяет автоматизировать процесс построения решающих правил для распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. <...> Предлагаемый метод обеспечивает достаточно высокую (0.7–0.99) вероятность правильного распознавания сигналов с частотной (FSK), фазовой (PSK), амплитудной (ASK) и квадратурной фазовой (QAM) манипуляцией в условиях отсутствия синхронизации приемной системы по несущей частоте. <...> Тем не менее в настоящий момент в задаче распознавания видов модуляции сигналов — а решение этой задачи будет важным шагом на пути к созданию когнитивных радиосистем — основной упор современные исследователи делают на классический спектральный и статистический анализ [3-10], а нейросетевые методы используются ограниченно [11, 12, 16, 17]. <...> Постановка задачи Идея использования интеллектуальных методов анализа данных в задаче распознавания видов модуляции радиосигналов заключается в нахождении информативных <...>