【摘 要】
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信号调制识别在电子战、通信侦察、雷达侦察、无线电频谱监测与管理和链路自适应等领域有着重要的应用。但如今信道环境越来越复杂且信号调制方式不断增多,如何高效且准确地完成复杂环境中信号调制识别是当前通信各个领域亟待解决的难题。本文以某电子对抗部队非协作通信为背景,针对信号调制识别中传统算法识别性能低、计算复杂度高等问题,基于深度学习对AWGN信道和Rayleigh衰落信道中信号调制识别关键技术进行研究。
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信号调制识别在电子战、通信侦察、雷达侦察、无线电频谱监测与管理和链路自适应等领域有着重要的应用。但如今信道环境越来越复杂且信号调制方式不断增多,如何高效且准确地完成复杂环境中信号调制识别是当前通信各个领域亟待解决的难题。本文以某电子对抗部队非协作通信为背景,针对信号调制识别中传统算法识别性能低、计算复杂度高等问题,基于深度学习对AWGN信道和Rayleigh衰落信道中信号调制识别关键技术进行研究。所做工作和成果如下:（1）将信号星座图通过特征灰度图生成算法转化为信号特征灰度图像,将图像分类中的关键技术应用到信号调制识别领域中,为信号的调制识别方法提供了新的研究思路。（2）研究AWGN信道下基于Inception-V4模型的通信信号调制识别方法,通过仿真实验和对比分析,AWGN信道下,使用特征灰度图作为深度学习模型的输入,在调制信号识别过程中具有比传统方法更优的抗噪能力,且具有高的算法鲁棒性。7种调制信号在信噪比大于2.5dB时,识别准确率均达到90%以上。在信号调制识别性能方面Inception-V4网络模型的性能优于Alex Net网络模型和Inception Resnet V2-TA模型。（3）研究瑞利衰落信道中衰落系数（增益）已知和未知2种情况下,基于Inception-V4模型的通信信号调制识别方法,通过仿真实验和对比分析,瑞利衰落系数已知信道中基于Inception-V4模型在低信噪比环境中对调制信号进行调制方式识别仍然具有高的准确率和鲁棒性。衰落系数未知信道中,对OQPSK调制和QPSK2种调制方式容易判错,整体识别准确率不如衰落系数已知信道。本文的研究成果可以为基于深度学习模型的通信信号调制方式识别系统在提高复杂信道环境下调制方式识别准确率和降低模型复杂度等方面提供应用参考。
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