【摘 要】
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无线信号的调制方式识别指的是接收机对发射信号的调制方式主动识别的技术。调制方式识别技术在民用和军事领域都具有重要地位,随着移动通信系统的不断发展,多载波、多天线等新技术被引入,使得调制信号识别的场景更加复杂。传统基于信号统计特性的调制信号识别方法难以直接在复杂通信场景下适用,如何将深度学习算法应用到调制信号识别中,突破传统方法的缺陷,是论文重点要研究的内容。本文的主要内容包括以下几个方面:首先,针
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无线信号的调制方式识别指的是接收机对发射信号的调制方式主动识别的技术。调制方式识别技术在民用和军事领域都具有重要地位,随着移动通信系统的不断发展,多载波、多天线等新技术被引入,使得调制信号识别的场景更加复杂。传统基于信号统计特性的调制信号识别方法难以直接在复杂通信场景下适用,如何将深度学习算法应用到调制信号识别中,突破传统方法的缺陷,是论文重点要研究的内容。本文的主要内容包括以下几个方面:首先,针对基于CNN,RNN,FNN三种典型的神经网络结构的调制识别算法进行了对比分析,考虑所有算法在计算复杂度处于同一量级情况下,分析了不同网络底层结构对调制识别率的影响,结果表明CNN网络具有更好的识别能力。在此基础上,进一步分析了CNN网络超参数,包括不同网络层数、不同卷积核数目对调制识别率的影响,结果表明卷积核的数目对调制识别率有重要影响。其次,针对基于索引调制的正交频分复用系统(OFDM-IM)通信参数识别问题,提出了基于CNN的联合激活子载波数目检测和调制方式识别的算法,算法利用CNN模型实现了端到端OFDM-IM符号的调制方式识别,并利用识别结果优化检测激活子载波数目。通过仿真分析证明,所提出的CNN模型收敛迅速,同时对噪声干扰具有一定的鲁棒性。最后,针对非合作MIMO通信系统的调制方式识别,提出了一种基于盲源分离和CNN的调制方式识别算法。在发射天线数目、信道矩阵未知情况下,该识别算法通过最小描述长度算法估计发射天线数目,并通过特征矩阵近似联合对角化算法将混叠的接收信号分离成相互独立的解混叠矩阵,并利用CNN模型从混叠矩阵求解中估计出调制方式。通过仿真验证了所提出算法的有效性。综上所述,本文所提出的基于深度学习的调制方式识别算法为复杂通信场景的信号检测提供了相对准确性较高、计算复杂度较低的识别手段,具有一定的应用价值。
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