В статье рассматриваются возможные методы синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио при помощи искусственных нейронных сетей. Предлагается метод синтеза, основанный на применении автоассоциативных нейронных сетей. Информативность синтезированных признаков с точки зрения классификации сигналов оценивается с помощью модифицированной искусственной нейронной сети на радиальных базисных функциях, содержащей дополнительный самоорганизующийся слой нейронов, обеспечивающих автоматический подбор дисперсии базисных функций и существенное снижение размерности сети. Показано, что использование автоассоциативных сетей позволяет в задаче о классификации источников сигналов синтезировать признаковое пространство минимальной размерности с сохранением разделительных свойств.
84.35.+i Neural networks
84.40.Ua Telecommunications: signal transmission and processing; communication satellites
$^1$Московский технический университет связи и информатики 111024, г. Москва, улица Авиамоторная, 8а
$^2$Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, физический факультет, кафедра атомной физики, физики плазмы и микроэлектроники. Россия,119991, Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 2.