1.一种利用回声状态网络预测混沌基带无线通信解码阈值的方法，其特征在于，按照以下步骤实施：

步骤1、确定回声状态网络参数；

步骤2、对储备池状态进行初始化；

步骤3、进行输出权值的训练；

步骤4、预测当前符号的解码阈值；

步骤5、符号解码，

当过采样率为Ns时，最大信噪比点为该符号对应的第 个采样点，根据最大信噪比点的值及以下解码规则公式(7)解码符号sn，表达式如下：至此，完成直接使用预测阈值的符号sn的解码；

步骤6：如果n＜LF，LF为一个数据帧的总长度，转向步骤4；

步骤7：令Fr＝Fr+1，n0＝0,nmax＝nt，r(n0)＝r(n)，如果Fr＜NF，NF为传输总帧数，转向步骤3，继续解码后续更多帧的符号信息；否则，结束完成所有解码。

2.根据权利要求1所述的利用回声状态网络预测混沌基带无线通信解码阈值的方法，其特征在于，所述的步骤1的具体过程是，回声状态网络由输入层、动态储备池和输出层组成，输入神经元个数为K，输入向量为uT

(t)＝(u1(t),…,uK(t)) ，上标T表示向量转置；动态储备池内神经元个数为N，状态向量为rT T

(t)＝(r1(t),…,rN(t)) ；输出神经元个数为Q，输出向量为v(t)＝(v1(t),…,vQ(t)) ；输入N×K

到储备池的连接权值矩阵为Win∈R ，表示N行K列实数矩阵，动态储备池内部神经元的连N×N N×Q

接权值矩阵为稀疏矩阵W∈R ，输出单元到储备池的反馈权值矩阵Wfb∈R ，三者均为随机产生，取值在[‑1,1]上均匀分布，训练过程中不再改变，其中，稀疏矩阵W的谱半径，ρ(W)＜1是保证网络回声状态属性的条件，为保证储备池的多样化，储备池内神经元间的连接稀Q×(K+N)

疏度SD取值在1％‑5％之间变化；储备池到输出单元的连接权值矩阵为Wout∈R ，是网络唯一需要训练的连接权值矩阵。

3.根据权利要求2所述的利用回声状态网络预测混沌基带无线通信解码阈值的方法，其特征在于，所述的步骤2的具体过程是，在混沌基带无线通信系统中，将训练数据作为帧头数据与信息数据共同组成数据帧发送，假设训练数据比特数为nt，数据帧计数为Fr，初始值Fr＝1，状态向量r的初值为r(0)＝0，为避免不同的r初值对输出权值矩阵Wout的影响，需要在发送数据的第一帧训练样本前面插入n0个随机生成的符号位，得到第一帧对应的全部训练样本u(n)(n＝1,…,n0,…,nmax)；

训练数据的期望解码阈值θ(n)(n＝1,…,n0,…,nmax)根据公式(1)计算得到，表达式如下：

其中，n＝1,…,n0,…,nmax， 表示由过去3位符号引起的码间干扰，表示由未来3位符号引起的码间干扰，L代表多径数，根据混沌特性Il,i由公式(2)计算得到，表达式如下：

其中，αl和τl均为信道参数，ω和β均为混沌成型滤波器参数，且满足ω＝2πf，β＝fln2，f为基频；信道参数采用传统信道辨识方法得到，将用于初始化的前n0个样本依次输入网络，根据公式(3)更新状态，表达式如下：r(n+1)＝tanh(Winu(n+1)+Wr(n)+Wfbθ(n))，    (3)其中，n＝0,…,n0‑1，直到得到状态向量r(n0)，即完成储备池状态的初始化工作。

4.根据权利要求3所述的利用回声状态网络预测混沌基带无线通信解码阈值的方法，其特征在于，所述的步骤3的具体过程是，继续将训练样本u(n+1)(n＝n0,…,nmax‑1)依次输入网络，结合阈值θ(n)(n＝n0,…,nmax‑1)根据状态更新公式(1)，依次获得状态向量r(n0+1),…,r(nmax)，对应阈值θ(n0+

1),…,θ(nmax)由公式(1)、公式(2)计算得到为网络目标输出；

设R和T分别为状态矩阵和目标输出矩阵，将输入向量u(n)和状态向量r(n)(n＝n0+

1,…,nmax)，重新定义一个组合矩阵 将对应的目标阈值θ(n)放Q

入T中，得到 代入公式(4)，计算权值Wout∈C×(K+N)

，表达式如下：

T T ‑1

Wout＝TR(RR+λrI) ，   (4)其中，I是对应的单位矩阵，λr是小于1的正则项系数，至此，完成一个数据帧解码所需的输出权值Wout的训练，并保存状态向量r(nmax)的值，此时n＝nmax。

5.根据权利要求4所述的利用回声状态网络预测混沌基带无线通信解码阈值的方法，其特征在于，所述的步骤4的具体过程是，令n＝n+1，将训练得到的ESN用于解码阈值的预测，将当前输入向量u(n)、结合状态向量r(n‑1)和解码阈值θ(n‑1)或 根据公式(5)更新得到新的状态向量r(n)，表达式如下：

r(n)＝tanh(Winu(n)+Wr(n‑1)+Wfbθ(n‑1))，    (5)由r(n)，u(n)和训练所得的输出权值Wout，根据公式(6)预测符号sn的解码阈值，表达式如下：

预测得到符号sn的解码阈值 并保存r(n)， 的值。