基于深度学习的通信信号检测与识别方法

基于深度学习的通信信号检测与识别方法

通信信号检测与识别是无线通信系统中的重要功能，它可以实现对信道资源的有效利用，提高通信质量和安全性。传统的通信信号检测与识别方法主要依赖于先验知识和固定的特征提取，难以适应复杂多变的无线环境和多种多样的通信信号。本文提出了一种基于深度学习的通信信号检测与识别方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建了一个端到端的模型，可以直接从原始的复数采样数据中学习有效的特征，并进行信号检测和识别。本文在公开的数据集上进行了实验，结果表明，该方法可以在不同的信噪比和调制方式下，达到较高的检测和识别准确率，优于传统的基于特征提取和机器学习的方法。

无线通信系统中，通信信号检测与识别是指对接收到的未知或不确定的通信信号进行类型判断和参数估计，以确定其是否存在、属于何种调制方式、具有何种参数等。通信信号检测与识别是无线通信系统中的基础功能，它可以为后续的解调、解码、复用等操作提供必要的信息，同时也可以为频谱感知、认知无线电、电子战等应用提供支持。随着无线通信技术的发展，无线环境变得越来越复杂多变，通信信号也变得越来越多样化，这给通信信号检测与识别带来了新的挑战。

传统的通信信号检测与识别方法主要分为两类：基于先验知识的方法和基于特征提取的方法。基于先验知识的方法是指利用已知或假设的某些信息，如同步头、导频符号、训练序列等，来辅助进行信号检测与识别。这类方法依赖于接收端对发送端的协作或规范，当这些信息缺失或不可靠时，效果会大打折扣。基于特征提取的方法是指从接收到的未知或不确定的通信信号中提取一些有助于区分不同类型或参数的特征，如矩、周期图、星座图、累积量等，然后利用一些机器学习算法进行分类或回归。这类方法需要人工设计合适的特征提取方式，并且需要大量的标注数据进行训练，当遇到新出现或未知的通信信号时，泛化能力较差。

近年来，深度学习作为一种强大而灵活的机器学习框架，在图像处理、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习的优势在于它可以从大量的原始数据中自动学习有效的特征表示，而无需人工干预或先验知识，从而提高了模型的泛化能力和适应性。因此，深度学习也被引入到通信信号检测与识别的研究中，试图解决传统方法的局限性和不足。本文就是基于深度学习的思想，提出了一种端到端的通信信号检测与识别方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建了一个深度神经网络模型，可以直接从原始的复数采样数据中学习有效的特征，并进行信号检测和识别。本文的主要贡献如下：

1.提出了一种端到端的通信信号检测与识别方法，该方法不需要人工设计特征提取方式，也不需要依赖于先验知识或协作信息，可以直接从原始的复数采样数据中学习有效的特征，并进行信号检测和识别。

2.利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建了一个深度神经网络模型，该模型可以充分利用通信信号在时间域和频域上的特性，同时考虑信号的长短时依赖关系，提高了模型的表达能力和判别能力。