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信号处理 2024年第4期40卷 747-756页

作者：张天骐邹涵杨宗方马焜然重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

无线通信信号的盲调制识别技术作为非协作通信的核心技术之一,在提高频谱利用效率以及未知信号解调中起着至关重要的作用。另外,非协作通信中存在着电磁环境未知,噪声干扰严重,信噪比低等问题,因此在非协作通信下进行未知信号的盲调制... 详细信息

无线通信信号的盲调制识别技术作为非协作通信的核心技术之一,在提高频谱利用效率以及未知信号解调中起着至关重要的作用。另外,非协作通信中存在着电磁环境未知,噪声干扰严重,信噪比低等问题,因此在非协作通信下进行未知信号的盲调制识别较为困难。为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(Multipleinput Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing, MiMO-OFDM)信号在低信噪比下子载波盲调制识别的问题,本文使用CNN(Convolutional Neural Network,CNN)网络与LSTM(Long Short-Term Memory,LSTM)网络构建一维CNN-LSTM网络进行盲调制识别。鉴于i/q数据具有很强特征表达能力,该算法选取i/q数据作为第一输入特征直接输入网络。同时为了弥补噪声对i/q数据的干扰,本文还选用抗噪声能力强的循环谱作为另一输入特征,为进一步提升循环谱的抗噪声能力,本文对循环谱进行切片累加操作得到抗噪声性能更好的循环谱切片累加序列作为第二输入特征。仿真结果表明,本文所提方法可以在SNR=2 dB条件下实现对{BPSK,qPSK,8PSK,16qAM,32qAM,128qAM}调制方式的识别,并且识别精度达到98%。

关键词： i/q序列神经网络盲调制识别循环谱

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端到端无线通信信号的调制识别方法研究

端到端无线通信信号的调制识别方法研究

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作者：李慧琼广西师范大学

学位级别：硕士

在通信系统中,信号的调制指在发射端将信号转换成适合在传输媒介传输的信号的过程。信号调制识别是指未知信号参数的条件下,通过对接收信号进行分析,进而确定接收信号所用的调制方式的技术。因此,对信号调制方式的识别是保证信息能够被... 详细信息

在通信系统中,信号的调制指在发射端将信号转换成适合在传输媒介传输的信号的过程。信号调制识别是指未知信号参数的条件下,通过对接收信号进行分析,进而确定接收信号所用的调制方式的技术。因此,对信号调制方式的识别是保证信息能够被正确传输和解码的基础。然而,随着通信环境的日益复杂,MAPSK和MqAM等复杂的通信调制方式被应用于通信系统,对这些复杂的通信调制方式识别需求越来越大。本文针对复杂场景下,MPSK、MqAM、MAPSK之间识别率低的问题,分析信号时域波形特征及其频谱和累积量特征,在前人研究基础上,发展了三种调制识别算法:(1)基于特征提取的调制识别研究。首先介绍调制信号的星座图,然后阐述了信号的频谱特征、高阶累积量特征及M次方谱。根据频谱、累积量和M次方谱特征差异选取五个特征参数,对特征参数进行具体调制方式的分析,获取特征参数,根据设计的识别流程,进行多特征参数联合的调制识别研究。结果表明,该方法识别率较高,但是需要针对具体的调制方式进行手工特征提取和选择,不能扩展到其他调制方式,具有局限性。(2)基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的调制识别研究。在卷积神经网络模型结构的基础上,本文发展了CNN模型在调制方式分类的应用,提出一个Atten＿CNN模型。首先分析不同调制信号在时域波形特征和介绍了信号的传输过程,根据不同调制信号时域波形特征,生成具有表征实际通信中接收信号的特征的数据集。然后,使用卷积神经网络对这些数据集上进行训练调制识别模型。在调制信号数据集和序列模型基础上进行不同调制信号的分类和识别。最后,选取四个基于卷积神经网络进行调制识别研究的模型作为对比实验,对五个模型进行训练,分析模型性能,对比实验结果,本文所提出的Atten＿CNN模型的整体性能最优。(3)基于Transformer的调制识别研究。针对CNN感受野受限和时间复杂度高等问题,本文为了捕捉数据序列的长距离依赖关系,提出基于Transformer模型的调制识别研究。Transformer的多头注意力机制可以帮助模型捕捉长距离依赖关系,从而更好地提取时序信号的特征。并在此模型基础上,将卷积层和Transformer-Encode结合,提出改进的CTNN模型,通过卷积层的平移不变性提高对局部特征的学习,提高模型识别率。

关键词：调制识别 i/q序列卷积神经网络 Transformer 特征提取

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