【摘 要】
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混叠调制识别是通信领域中的一个重要研究课题,由于实际信道较为复杂,接收端接收到的信号往往是混叠信号,因此混叠信号调制类型的识别对于后期信号处理起着关键作用。本文对不同格式的混叠调制信号进行了实验,将深度学习引入混叠调制信号识别中,研究神经网络对于混叠信号的识别效果,并且改进网络与提升识别率。本文的主要工作如下:1.搭建数据采集平台并且制作实测信号数据集。首先搭建信号采集平台,利用两个USRP B2
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混叠调制识别是通信领域中的一个重要研究课题,由于实际信道较为复杂,接收端接收到的信号往往是混叠信号,因此混叠信号调制类型的识别对于后期信号处理起着关键作用。本文对不同格式的混叠调制信号进行了实验,将深度学习引入混叠调制信号识别中,研究神经网络对于混叠信号的识别效果,并且改进网络与提升识别率。本文的主要工作如下:1.搭建数据采集平台并且制作实测信号数据集。首先搭建信号采集平台,利用两个USRP B210信号发生器分别产生信号进行混叠,利用射频传感器设备将其进行接收。实测信号则是考虑两种不同类型的数据集:信噪比数据集、能量比与混叠度数据集。信噪比数据集覆盖了从-20d B到18d B,能量比与混叠度数据集中混叠度有25%:25%,50%:50%,75%:75%,100%:100%,50%:100%,25%:50%等几种经典的混叠度例情况,同时考虑混叠信号带宽是否相同两种情况。2.基于图像利用轻量级神经网络实现混叠信号识别。首先介绍差分星座图识别原理,利用MATLAB生成了仿真星座图数据集,在完成搭建残差网络Res Net18之后,利用其实现对混叠信号星座图的识别,针对网络训练图片数量,识别率,混叠度,能量比等影响因素进行实验分析,并提出该算法容易受频偏影响这个问题,从而引出第四章。3.基于IQ数据的混叠信号调制识别算法。由于星座图易受频偏影响,转而利用IQ数据,因此改进原始残差网络,在其基础上改进三点得到i Res Net网络,其分别为:添加有效信息流,引入新型映射方式和分组卷积,即可根据输入混叠信号特征维度将网络模型中的输入卷积核大小进行匹配。在实验中,对神经网络超参数进行了实验论证,得出最佳参数,针对参数信噪比,能量比,混叠度,频偏以及未知类型混叠信号进行了实验对比分析。实验表明,在实际情况下,当信噪比为5d B时,识别率为100%,相较于传统的残差网络,改进后的网络模型在低信噪比与频偏环境下对不同混叠情况的识别效果更好,当训练集考虑的混叠类型增加时,其对未知混叠类型信号识别率有所提升。
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