基于Matlab的鲸鱼算法优化卷积神经网络对通信辐射源的识别

基于Matlab的鲸鱼算法优化卷积神经网络对通信辐射源的识别

随着现代通信技术的不断发展，人们对通信辐射源的监测和识别越来越重视。传统的辐射源识别方法通常需要耗费大量时间和人力，而且准确率也并不高。因此，本文基于Matlab编程语言，使用鲸鱼算法优化卷积神经网络（CNN）对通信辐射源的识别进行了研究。

一、鲸鱼算法介绍

鲸鱼算法是一种模拟自然界鲸鱼群体寻找食物行为的智能优化算法。它主要包括搜索过程和追踪过程两个部分。搜索过程通过随机选择搜索点进行全局搜索，而追踪过程则是在找到最优点后对其进行局部搜索，以进一步提高算法的收敛速度和精度。鲸鱼算法具有收敛速度快、易于实现等优点。因此，在本文中我们使用该算法对CNN模型进行优化。

二、卷积神经网络简介

CNN是一种前馈神经网络，主要由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。其中，卷积层通过卷积操作提取图像中的高层特征；池化层则对卷积层输出的特征进行降维处理；全连接层将池化层输出的特征进行分类。CNN模型具有良好的特征提取能力，广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域。

三、辐射源识别模型建立

本文使用了公开数据集CST模拟的辐射源数据进行实验。首先，我们对数据集进行数据预处理，以提高CNN模型的训练效果。具体而言，我们采用了数据增强技术，即通过旋转、翻转、裁剪等方式扩充数据集。代码如下：