基于深度学习的自动调制识别研究

发布时间：2021-03-23 12:43

　　自动调制识别（Automatic Modulation Classification,AMC）是信号解调中的一个关键步骤,对后续的解调工作至关重要。在非协作通信系统中,由于调制方式的多样性和通信环境的复杂性,往往会接收到未知调制方式的通信信号。如何有效地识别信号的调制方式,成为了一个重要的研究课题。在基于特征的AMC算法中,大多是通过人工设计特征再进行特征提取和识别来实现的,所以在信号预处理时需要较大的计算量,并且不具备较好的鲁棒性。由于深度学习在模式识别方面的突出表现,本文提出了两种基于深度学习的AMC算法。针对于11种常见数字调制信号,本文设计了一种残差网络模型,实现了在高斯白噪声下的数字调制信号的识别。该模型和卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）模型的区别在于能够有效缓解梯度消失的问题,在一定程度上能够加速训练和收敛。仿真结果表明,采用自适应学习率的残差网络能提供更好的识别效果。当信噪比大于0dB时,识别率达到了96%。相较于其他深度学习模型,残差网络模型拥有更快的收敛速度和更高的识别率,由此证明了该算法的有效性。针对于6种不同调制方式的正... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

8ASK信号时域波形图图3.1MASK信号时域波形图(a)2ASK信号时域

(a) 2FSK 信号时域波形图 (b) 4FSK 信号时域波形图图 3.2 MFSK 信号时域波形图3.2.3 MPSK 调制相移键控调制方式是通过用不同初始相位的载波来对码元信息进行调制的一种调制方法，调制信号中，不同的码元信息所对应的时域波形的相位也不同。MPSK调制信号的公式如下：( ) cos(2 ) 1,2, ,MPSK c nx t A f t n M(4.5)式中，θn为 MPSK 调制中第 n 个符号对应的载波初始相位，M 为调制方式的符号进制数，所以在 MPSK 信号中一共有 M 种相位。在待识别信号中，本文选取了2PSK 和 4PSK 两种幅度键控调制方式，图 3.3(a)和图 3.3(b)分别是这两种信号的时域波形图。可以从图中看出，2PSK 信号有两种相位信息（0，π），而 4PSK 信号则有 4 种相位信息（0，π/2，π，3π/2）。

(a) 2FSK 信号时域波形图 (b) 4FSK 信号时域波形图图 3.2 MFSK 信号时域波形图3.2.3 MPSK 调制相移键控调制方式是通过用不同初始相位的载波来对码元信息进行调制的一种调制方法，调制信号中，不同的码元信息所对应的时域波形的相位也不同。MPSK调制信号的公式如下：( ) cos(2 ) 1,2, ,MPSK c nx t A f t n M(4.5)式中，θn为 MPSK 调制中第 n 个符号对应的载波初始相位，M 为调制方式的符号进制数，所以在 MPSK 信号中一共有 M 种相位。在待识别信号中，本文选取了2PSK 和 4PSK 两种幅度键控调制方式，图 3.3(a)和图 3.3(b)分别是这两种信号的时域波形图。可以从图中看出，2PSK 信号有两种相位信息（0，π），而 4PSK 信号则有 4 种相位信息（0，π/2，π，3π/2）。

【参考文献】：
期刊论文
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[9]通信信号调制识别技术[J]. 姚亚峰,黄载禄.  通信技术. 2003(06)



本文编号：3095812