Разработан нейросетевой алгоритм обработки шумоподобных сигналов, выполняющий демодуляцию фазоманипулированных сигналов с последующей весовой обработкой кодовых последовательностей; предложен специальный вид активационных функций, обеспечивающих более высокие характеристики нейросетевых алгоритмов; модифицирован алгоритм обратного распространения ошибки с целью снижения вычислительных затрат на обучение и достижения более низкого значения ошибки на обучающей выборке; получена надежность распознавания символов кодовой последовательности до 89,6% при уровне боковых лепестков взаимнокорреляционной функции на выходе, составляющем -56,49 дБ.
