基于深度学习的无线信号调制识别方法研究
无线信号调制识别是无线通信中的一个重要问题，它可以用于无线电监测、认知无线电、智能通信等应用场景。传统的调制识别方法主要基于特征提取和机器学习，需要人为地设计特征并选择合适的分类器，这些过程往往依赖于专家知识和经验，且难以适应复杂多变的信道环境。近年来，深度学习作为一种强大的数据驱动的方法，显示出了在许多领域取得超越人类水平的性能的潜力。本文旨在探索深度学习在无线信号调制识别中的应用，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，该模型可以直接从原始信号中学习有效的特征，并考虑信号的时序信息。本文在公开的数据集上进行了实验，结果表明，该模型可以在不同的信噪比（SNR）条件下，实现高精度的调制识别，且优于现有的方法。
关键词：无线信号调制识别；深度学习；卷积神经网络。