基于支持向量机的混沌跳频码预测

摘要：

基于跳频码固有的混沌特性,结合统计学习理论的优点,探讨了支持向量机预测跳频码的方法,以Logistic-Kent及Logistic映射跳频码为例,使用支持向量机对其进行了预测研究并对嵌入维数的选取作了详细分析,为实际参数的选择提供了一定的依据.实验结果表明:该方法具有很强的实用性,而且整体预测效果明显好于非线性自适应预测及神经网络预测器.

关键词： 混沌跳频码 支持向量机 嵌入维数

作者: 党建亮 张家树

作者单位: 西南交通大学信号与信息处理实验室(四川成都)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届全国信号处理学术会议

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 122-125

在线出版日期: 2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）