信号增强网络驱动的调制识别

作     者：程风云 周金 CHENG Fengyun;ZHOU Jin

作者机构：天津财经大学理工学院天津300222 

基　　金：天津自然科学基金资助项目(No.22JCYBJC01550) 天津市教委科研计划项目(No.2023SK105) 

出 版 物：《电信科学》 (Telecommunications Science)

年 卷 期：2024年第40卷第4期

页      码：139-150页

摘      要：现有基于深度学习的调制识别在训练阶段需要大量IQ信号样本,而复杂电磁环境中很难获取大量样本,导致基于深度学习的调制识别算法泛化性能下降。针对网络泛化能力差的问题,提出了一种基于信号增强的调制识别(signal enhancement based modulation recognition,SEBMR)算法。首先,设计了捕获IQ信号全局特征的特征提取及重构模块;其次,提出了基于辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN)的IQ信号增强网络,实现了样本数量及质量的双重增强;最后,利用支持向量机算法实现了调制方式识别分类。为了实现对复杂信道下调试信号的识别,训练时采用表征全局特征的重构信号,测试时采用经历无线衰落的IQ基带信号。实验结果表明,提出的方法相比现有的基于长短期记忆(LSTM)网络、卷积神经网络(CNN)、注意力机制等识别方法,在小样本训练集、衰落信道环境下可获得更优的识别准确度。

主 题 词：调制识别 注意力机制 信号增强 生成对抗网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 

D　O　I：10.11959/j.issn.1000−0801.2024090

馆 藏 号：203127886...