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，它可以为信号智能处理、频谱感知、认知无线电等应用提供基础支持。传统的无线信号调制识别方法主要基于特征提取和机器学习，需要人为设计合适的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和调制方式。近年来，深度学习作为一种强大的数据驱动的机器学习方法，显示出了在多个领域取得突破性进展的潜力，它可以自动从数据中学习抽象和高层次的特征表示，从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。本文旨在探索深度学习在无线信号调制识别问题上的应用，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的无线信号调制识别方法，该方法可以有效地利用信号的时频域信息和时序信息，实现对多种常见调制方式的准确识别。本文在公开数据集上进行了实验验证，结果表明，该方法在不同信噪比（SNR）条件下均优于传统方法和其他深度学习方法，具有较高的识别准确率和鲁棒性。
关键词
无线信号调制识别；深度学习；卷积神经网络；长短期记忆网络
无线信号调制识别是指根据接收到的无线信号判断其所采用的调制方式，它是无线通信中的一个基础问题，也是实现信号智能处理、频谱感知、认知无线电等高级功能的前提条件。随着无线通信技术的快速发展，无线信号调制方式越来越多样化和复杂化，同时信道环境也越来越复杂多变，这给无线信号调制识别带来了巨大的挑战。
传统的无线信号调制识别方法主要分为两个步骤：特征提取和分类器设计。特征提取是指从原始信号中提取出能够反映其调制特性的特征向量，如统计特征、高阶累积量、时频特征等。分类器设计是指根据提取出的特征向量对信号进行分类，常用的分类器有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K近邻（KNN）等。这些方法的优点是简单易实现，但也存在一些缺点，主要有以下几点：
1.特征提取过程需要人为设计合适的特征，这往往依赖于专家知识和经验，且难以覆盖所有可能的调制方式和信道条件；
2.特征提取过程可能会损失信号的部分信息，导致分类器的性能下降；
3.分类器的设计需要选择合适的参数和超参数，这也需要大量的调试和优化，且可能存在过拟合或欠拟合的问题。