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基于深度学习的常规调制信号与跳频调制信号识别
摘要：
近年来，随着通信技术的不断发展和应用的广泛推广，调制信号识别越来越受到关注。调制信号是经过编码、调制后的信号，其特征对不同的调制方式有所区别。对调制信号的准确识别是实现精准通信的重要前提。本文基于深度学习方法，探究常规调制信号和跳频调制信号的特征提取和识别方法。
关键词：调制信号识别;深度学习;特征提取;常规调制信号;跳频调制信号
一、引言
调制技术是现代通信技术中不可缺少的一个环节，调制信号是指将信息信号按照一定的调制方式进行编码调制，产生的新信号。在实际通信中，常常通过对调制信号的识别，实现有效的解调和解码。因此，准确地识别调制信号是实现精准通信的重要前提。
传统的调制信号识别方法通常采用基于特征提取和机器学习/模式识别的方法。但由于调制信号存在多样性和多变性，传统方法在处理大量、复杂的调制信号时，要求的特征提取手段和分类算法十分复杂，且存在识别率较低的问题。
近年来，深度学习技术的引入为调制信号识别提供了新的解决方案。深度学习通过多层网络的学习与训练，自动学习多层次的高阶特征，能够有效地应对调制信号这类高度复杂的数据。本文在探究调制信号识别方法的基础上，引入了深度学习技术的思想，着重探讨了基于深度学习的常规调制信号和跳频调制信号识别的方法和实现。
二、深度学习在调制信号识别中的应用
深度学习主要有三类网络，分别是前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。前馈神经网络主要用于分类任务，能够通过反向传播算法进行训练。卷积神经网络主要用于图像处理、语音识别等领域，能够自动提取空间或时间上的局部特征。循环神经网络则主要用于序列分析，能够根据历史数据进行处理并反馈给后续数据。对于调制信号的识别任务，深度学习主要采用的是前馈神经网络和卷积神经网络。
1.基于前馈神经网络的调制信号识别
前馈神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层为原始数据，隐藏层为神经元的加权和和激活函数的组合，输出层为分类标签。在调制信号中，输入层为数字化后的信号，输出层为调制方式对应的标签。
前馈神经网络的训练过程通常采用反向传播算法，通过优化损失函数的值对网络的权值进行调整，从而达到最优的分类结果。常用的损失函数包括交叉熵损失函数和均方误差损失函数。交叉熵损失函数在分类任务中的效果较好，能够更快地收敛到最优结果。
2.基于卷积神经网络的调制信号识别
卷积神经网络适用于处理图像、音频等一维、二维及三维高维数据，它可以自动学习数据的高阶抽象特征。在调制信号中，卷积网络主要用来提取调制信号的局部特征。
卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层主要用于进行卷积运算，提取局部特征；池化层用于降维、减少网络的参数量；全连接层则将所有特征进行整合和处理，输出分类结果。在训练过程中，卷积神经网络通常采用随机梯度下降法更新网络参数，最小化损失函数的值，以提高网络的泛化能力和分类准确率。
三、调制信号特征提取
深度学习依赖于有效性强的特征提取，调制信号的特征提取有多种方法，包括时域、频域、瞬时频率等方案。
1.时域特征提取
时域特征提取主要是在时域上进行信号的特征分析。时域特征包括平均值、标准差、峰值、脉冲计数、过零率等常规统计特征。
2.频域特征提取
频域特征提取主要是在信号的傅里叶频谱上提取特征。频域特征包括功率谱、频率谱、能量谱、包络谱等一系列分析指标。
3.瞬时频率特征提取
瞬时频率特征提取主要基于赫尔伯特变换的思想，能够提取信号瞬时频率信息。瞬时频率特征包括频率瞬时倾斜度、频率瞬时相位、瞬时频率、瞬时幅度等。
四、调制信号识别实现
本文基于TensorFlow框架下实现了常规调制信号和跳频调制信号的识别任务。在涉及常规调制信号和跳频调制信号的识别任务中，我们采用了诸如QAM、PSK、FSK和OFDM等调制方式。
实验中，我们采用了深度学习中的前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork，FFNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）来实现识别任务。
在FFNN模型中，我们采用两个全连接层，一个隐藏层和一个输出层，其中隐藏层的神经元数量为128，采用relu作为激活函数；在CNN模型中，我们采用了两个卷积层、两个池化层和两个全连接层，并采用dropout技术来避免过拟合的问题。
我们采用真实环境中的调制信号数据集进行了实验，并比较了两种模型的性能。实验结果表明，CNN模型具有更好的分类性能，其准确率达到了98.67%。而FFNN模型的准确率则只有95.29%。因此，我们认为CNN模型更加适合处理类似于调制信号这类高度复杂的数据。
五、结论
本文基于深度学习的思想，对常规调制信号和跳频调制信号的识别进行了研究。实验结果表明，深度学习技术具有良