基于深度学习的通信信号调制识别方法研究
通信信号调制识别是无线通信系统中的一项重要功能，它可以用于无线电监测、频谱管理、认知无线电等应用场景。传统的通信信号调制识别方法主要基于特征提取和机器学习，需要人工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号环境。近年来，深度学习作为一种强大的机器学习方法，显示出了在图像、语音、自然语言处理等领域的优越性能，它可以自动从数据中学习抽象和高层次的特征表示，从而提高分类和识别的准确性和鲁棒性。本文旨在探索深度学习在通信信号调制识别中的应用，主要包括以下内容：
1.首先，介绍了通信信号调制识别的背景和意义，分析了传统方法的局限性和深度学习方法的优势，以及目前深度学习在该领域的研究进展和存在的问题。
2.其次，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的通信信号调制识别方法，该方法利用CNN对信号的时频图像进行特征提取，然后利用LSTM对时序特征进行建模，最后利用全连接层进行分类输出。该方法可以有效地利用信号的时频结构信息和时序动态信息，提高识别性能。
3.最后，利用公开的数据集对所提方法进行了仿真实验，与其他几种深度学习方法进行了对比分析，结果表明所提方法在不同信噪比条件下都能取得较高的识别准确率，验证了其有效性和优越性。
关键词
通信信号调制识别；深度学习；卷积神经网络；长短期记忆网络