基于深度学习的通信信号自动调制识别技术

基于特征提取和模式识别的多体制通信信号自动调制识别技术是软件无线电领域中的重要研究课题，是复杂电磁环境下频谱管理、频谱检测等非协作通信领域的关键技术之一。提出一种基于深度学习的通信信号调制模式识别算法，应用自编码技术进行特征提取，获得具有较好的抗干扰能力的特征集，然后使用 BP神经网络对经过筛选的特征进行分类识别，实现了MQAM通信信号调制模式自动识别。仿真实验结果表明，所提出的方法分类识别效果好，有效提高了数字调制信号自动识别的抗干扰能力。 【基于深度学习的通信信号自动调制识别技术】 在现代通信系统中，自动调制识别（Automatic Modulation Recognition，AMR）是一项至关重要的技术，它涉及到软件无线电和认知无线电领域，尤其是在复杂电磁环境下的频谱管理和检测。多体制通信信号自动调制识别是解决这一问题的关键，它涉及到对不同调制方式的信号进行识别，以便有效地利用和管理频谱资源。 传统的调制识别方法通常依赖于手动选择和提取的特征，如高阶累积量、谱相关、小波和分形理论特征等。然而，这些方法在处理复杂和干扰环境中的信号时可能会遇到困难。近年来，随着深度学习的崛起，特别是在语音识别和图像识别领域的成功应用，研究人员开始将其应用于通信信号的调制模式识别。 深度学习方法的核心在于利用多层神经网络结构来自动学习和提取特征。其中，自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，它可以学习到输入数据的低维表示，去除冗余信息，保留关键特征。在通信信号识别中，自编码器可以用于从原始高维信号中提取具有抗干扰能力的特征集。 具体来说，本文提出了一种基于深度学习的通信信号调制模式识别算法。使用3层堆栈自编码器进行特征提取。每一层自编码器都通过非监督的贪心逐层训练算法进行预训练，这种训练策略可以避免深度网络训练中常见的梯度消失和过拟合问题。预训练后的特征经过BP神经网络（Backpropagation Neural Network）进行分类识别，BP神经网络以其强大的分类能力和泛化能力，能够对提取的特征进行有效的分类。 实验结果表明，该方法在0dB到20dB的信噪比环境下，对于MQAM通信信号的调制模式识别准确率可以达到98%以上，显示出良好的抗干扰性能。这种方法的成功在于，深度学习能够自动发现数据的内在结构，而无需人为干预，这对于处理复杂通信环境中的信号识别具有显著优势。 基于深度学习的通信信号自动调制识别技术是一种高效且适应性强的解决方案，它利用自编码器和BP神经网络的组合，实现了在复杂环境中对通信信号的准确识别，有助于提升软件无线电系统在非协作通信环境下的性能。未来的研究可能将进一步探索更深层次的网络结构、其他类型的神经网络，以及集成学习策略，以提高识别精度和鲁棒性。