一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法

一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法，包括模型构建步骤，模型应用步骤和知识更新步骤，本发明构建贝叶斯网络实现对大量无线电信号的初步预分选，提高识别效率；构架贝叶斯神经网络，丰富信号调制识别的认知程度与范围；最后利用调制识别后的结果对贝叶斯网络进行更新，实现在多维环境下，先验知识的迭代集成与结果自适应的信号识别。本发明形成两级网络结构，其中贝叶斯网络用于知识的集成与更新，起到初筛作用，贝叶斯神经网络用于计算信号识别结果及其置信度，突破了传统信号识别是非二元结论，在保证信号筛选精度的同时，提高筛选的速度和鲁棒性。