摘要:為提高M(jìn)PSK信號盲檢測算法的性能,針對CHNN_APHM算法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),本文引入暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,使用新的模擬退火策略,加入擾動(dòng)因子和混沌,提出帶擾動(dòng)的幅值相位型離散幅值多電平暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法。算法使用暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提高抗噪性能,并在起始時(shí)刻使用混沌初始化獲得原始信號,選取與發(fā)送信號相關(guān)性高的微小擾動(dòng)因子使算法跳出局部最優(yōu)解。實(shí)驗仿真結果證明,帶擾動(dòng)的幅值相位型離散幅值多電平暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )MPSK信號盲檢測算法需要較少的起點(diǎn)個(gè)數,能在更小的信噪比和更短的數據長(cháng)度下收斂,有效提高了抗干擾性能。