摘要：為提高數(shù)字調(diào)制方式的識別速度和準確率,提出一種基于免疫算法(IA)的反向后傳(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)字調(diào)制方式識別算法。首先對信號的特征進行分析和提取,其次利用具有全局搜索能力的免疫算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權重及閾值,最后利用Levenberg-Marquardt算法訓練BP網(wǎng)絡。文中不僅給出了詳細的算法分析,同時進行了仿真實驗。實驗結果表明,所提方法的收斂速度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的BP算法和遺傳算法,在信噪比大于-2 dB時,所提方法的平均識別準確率也優(yōu)于傳統(tǒng)的BP算法和遺傳算法。所提免疫優(yōu)化算法在訓練多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡時可有效地避免BP算法易陷入局部極小,且算法收斂速度快,具有精確的全局尋優(yōu)性能,進而提高了數(shù)字調(diào)制方式的識別準確率。