基于并行计算的通信信号检测与识别技术研究

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在无线电通信领域,信号的检测与识别是重要无线电监测手段,而作为非协作方时,往往需要在缺乏先验知识的情况下完成信号识别。信号检测与识别的难点在于实时性、便携性和准确性的需求。传统的FPGA和DSP平台虽然可以满足以上需求,但较为依赖专家特征的选取,且针对多信号盲检测的算法有限。基于上述问题,本文提出了基于CPU+GPU异构平台的检测与识别算法,既满足了对实时性、便携性的要求,又能满足基于深度学习的调制识别算法所需要的庞大计算资源,还可以对多信号进行分离。本文对通信信号的检测与参数估计算法、基于深度学习的调制方式自动识别算法和CPU+GPU异构并行计算方法进行了深入研究,主要贡献如下:(1)对通信信号的检测方法和参数估计方法进行了研究与分析,针对现有调制识别方法无法解决好带内多信号识别问题的缺点,本文提出了适用于多信号的通信信号检测与参数估计算法,并进行了实验。结果表明,该算法能很好地完成信号的检测与分离,可以为之后的调制识别做好铺垫。(2)对常见通信信号的调制方式进行了分析,并研究了深度学习算法模型。根据通信信号的数据特点,本文构建了新的轻量网络模型,并对比了利用信号时频域数据与多维特征数据进行模型训练所得的识别准确率结果。(3)针对信号检测与识别算法对实时性、便携性的需求,本文在系统研究了GPU架构设计和CUDA编程模式的基础上,提出了基于并行计算的通信信号检测与识别算法,并利用Jetson TX 2平台完成了算法的实现。该算法在保证调制方式识别精度的条件下明显增加了识别效率,且可以提升低信噪比信号的识别准确率,降低完善系统所需代价。
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