СПОСОБ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РОБАСТНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ РАДИОСИГНАЛОВ ПО СТРУКТУРНО-ВРЕМЕННЫМ ПАРАМЕТРАМ

Способ автоматизированной робастной классификации радиосигналов по структурно-временным параметрам, заключающийся в том, что по учебным данным, состоящим из векторов структурно-временных параметров сигналов различных классов, производится построение вероятностной нейронной сети с выбранным экспертным путем значением ширины функции потенциала σ, с использованием построенной вероятностной нейронной сети производится оценка плотности распределения вероятности известных классов радиосигналов в области неизвестного (классифицируемого) сигнала и неизвестный сигнал отождествляется с классом, имеющим наиболее плотное распределение вероятности в области неизвестного сигнала, отличающийся тем, что перед построением вероятностной нейронной сети учебные данные подвергаются кластеризации, основанной на принципе конкуренции, которая обеспечивает построение набора эталонных векторов структурно-временных параметров известных классов радиосигналов с автоматической оценкой для каждого эталонного вектора значения σ.