лабы / лаба 4 / 00_лаба_4_4_сии_отчёт

1 ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Целью выполняемой лабораторной работы является: оценка информативности параметров радиосигналов с использованием самоорганизующихся карт Кохонена для построения систем распознавания.

2 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

2.1 Анализ картой Кохонена всех параметров

Сперва необходимо произвести анализ картой Кохонена на всех одиннадцати параметрах сигналов.

Рисунок 2.1.1 – Результаты обучения карты Кохонена на всех параметрах сигналов

Как видно из рисунка 2.1.1, карта совершила одну большую, но весьма грубую ошибку: определила всего четыре кластера вместо двух: для BPSK и для

FSK-2. При этом все сигналы с модуляцией FSK-2 находятся в одном кластере,

что хорошо. Если считать за ошибку приравнивание сигнала не к своему кластеру, то всего было совершено либо сто девяносто девять, либо сто пятьдесят восемь, либо двести семь ошибок.

1

2.2 Анализ картой Кохонена по одному из параметров

Далее необходимо определить самые влияющие параметры: параметры, при обучении на которых карта Кохонена совершит меньше всего ошибок.

Количество ошибок для каждого параметра будут представлены в следующем пункте, а результаты обучения – на рисунках ниже.

При подсчёте количества ошибок использовалась следующая методика: за кластер сигнала принимался кластер с большим количеством сигналов с одним видом модуляции в нём. Соответственно, все сигналы с иной модуляцией в этом кластере – ошибки. Если существует кластер с количеством сигналов с разной модуляцией, которые не подходят под условия ниже, то они все являются ошибками.

Рисунок 2.2.1 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра gamma

В результате обучения для параметра gamma: кластер для BPSK – третий

(117 сигналов из 163), а для FSK-2 – второй (23 сигнала из 66). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

2

Рисунок 2.2.2 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра sigma_ap

В результате обучения для параметра sigma_ap: кластер для BPSK –

первый (71 сигнал из 71), а для FSK-2 – четвёртый (103 сигнала из 229). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

Рисунок 2.2.3 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра sigma_dp

3

В результате обучения для параметра sigma_dp: кластер для BPSK – второй

(78 сигналов из 84), а для FSK-2 – третий (82 сигнала из 171). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

Рисунок 2.2.4 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра sigma_aa

В результате обучения для параметра sigma_aa: кластер для BPSK – третий

(111 сигналов из 135), а для FSK-2 – первый (35 сигнала из 80). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

4

Рисунок 2.2.5 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра sigma_fa

В результате обучения для параметра sigma_fa: кластер для BPSK – первый

(147 сигналов из 147), а для FSK-2 – четвёртый (112 сигнала из 112). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

Рисунок 2.2.6 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра R_a

5

Рисунок 2.2.7 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра R_p

В результате обучения для параметра R_p: кластер для BPSK – первый

(225 сигналов из 326), а для FSK-2 – третий (3 сигнала из 9). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

6

Рисунок 2.2.8 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра R_f

В результате обучения для параметра gamma: кластер для BPSK – первый

(196 сигналов из 272), а для FSK-2 – четвёртый (6 сигнала из 14). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

Рисунок 2.2.9 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра L

7

В результате обучения для параметра L: кластер для BPSK – второй (92 сигналов из 129), а для FSK-2 – четвёртый (21 сигнала из 45). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

Рисунок 2.2.10 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра D_a

В результате обучения для параметра D_a: кластер для BPSK – третий

(117 сигналов из 155), а для FSK-2 – первый (11 сигнала из 29). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

8

Рисунок 2.2.11 – Результаты обучения карты Кохонена для параметра delta_ap

В результате обучения для параметра gamma: кластер для BPSK – третий

(72 сигналов из 117), а для FSK-2 – четвёртый (67 сигнала из 168). Все сигналы вне этих кластеров – ошибки.

2.3Расчёт общей энтропии по результатам обучения на каждом из параметров

Необходимо рассчитать общую энтропию для каждого из параметров. Для

– общее количество элементов в кластере.