針對基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)通信信號分類算法需要大量有標(biāo)簽訓(xùn)練樣本,而在實(shí)際場合大多無法滿足數(shù)量要求的問題,提出利用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,通過對比預(yù)測編碼無監(jiān)督算法預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合,利用LSTM （long short term memory）和ResNet （residual network）聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)小樣本自動提取特征,提高小樣本條件下信號識別準(zhǔn)確率。在真實(shí)通信調(diào)制信號集上實(shí)驗(yàn)表明,半監(jiān)督聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較以往方法,識別準(zhǔn)確率提升3%～20%,小樣本條件下性能提高60%,同時(shí)在低信噪比條件下識別能力突出,0 dB時(shí)對11種調(diào)制信號平均識別正確率達(dá)到92%,具有明顯優(yōu)勢。 

【文章來源】：信號處理. 2020,36(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖５?ＬＳＴＭ－ＲｅｓＮｅｔ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖??Ｆｉｇ．?５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ＬＳＴＭ－ＲｅｓＮｅｔ?ｎｅｕｒａｌ??

１０?０．００?０．０１?０．０１?０．０１?０．００?０．００?〇．〇〇?ｏ．ｏｏＢＲＨｑ．ｏｏ??ＷＢＦＭ?－０?００?０?２４?０?００?０?００?０?００?０?００?０?００?０?００?°－００?０?００??預(yù)測類型??圖７信噪比為－２?ｄＢ預(yù)測混淆矩陣??Ｆｉｇ．?７?Ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ?ｍａｔｒｉｘ?ｆｏｒ?ｊｏｉｎｔ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｔ?－２?ｄＢ?ＳＮＲ??０．０??１０?２０?５０?１００?２００??每類信號帶標(biāo)簽樣本數(shù)量??５００?１０００??圖６半監(jiān)督學(xué)習(xí)ＣＰＣ算法－２?ｄＢ、０?ｄＢ、１０?ｄＢ??練下４＃本輿別準(zhǔn)確率??Ｆｉｇ．?６?Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ａｃｃｕｒａｃｙ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ??ｌｅａｒｎｉｎｇ?ｗｉｔｈ?ＣＰＣ?ａｔ?－２?ｄＢ、０?ｄＢ、１０?ｄＢ?ＳＮＲ??減少，當(dāng)本文方法識別率達(dá)到有、監(jiān)督學(xué)習(xí)識別率??時(shí)／太鐘＇＿?—ｗｌｉ：耗時(shí)約８．?ｍｉｌ＊。??實(shí)驗(yàn)３考察文中箅法對數(shù)據(jù)集中包含的１１??種模擬和數(shù)學(xué)調(diào)制樣式在特途信噪比條件下的類??間識別概篆，由？?７？圖９可以看出本文算法具備??一定的抗曝聲ｆｆｅ力．，＃－２?ｄＢ能夠達(dá)到９０＿％識：別準(zhǔn)??確率ｔ，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，８ＰＳＫ、ＱＰＳＫ、ＷＢＦＭ、ＡＭ－ＤＳＢ?信??號易出現(xiàn)混淆，分析可能因?yàn)椋桑褦?shù)據(jù)轉(zhuǎn)．為瞬時(shí)參數(shù)??后，ＩＳＭ?＿絡(luò)特征＿取更傾向表達(dá)幅凰相??位、頻率的數(shù)值規(guī)律，對調(diào)制階數(shù)相近的信號容易??出現(xiàn)誤識別，在ＱＡＭ１６和ＰＡＭ４也體現(xiàn)這種情況，??反而ＱＡＭ１６和ＱＡＭ６４這類調(diào)制階數(shù)相差較大的??

＾〇．〇〇?〇．〇〇〇．〇〇〇．〇〇??〇．〇〇〇．〇〇〇．〇１?０．００?０．００?０．００?０．１１＾＾０．００?０．００?０．００??０．００?０．００?０．０３?０．００?０．００?０．００?０．００?０．０５?０．００?０．００??０．１０?０．００?０．０１?０．０４?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００＾＾０．００??０．００?０．２４?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?ｏ．ｏｏｌ??ｗ雜ｙ??■０．４??－０．２??圖８信噪比為ＯｄＢ預(yù)測混淆矩陣??Ｆｉｇ．?８?Ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ?ｍａｔｒｉｘ?ｆｏｒ?ｊｏｉｎｔ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｔ?０?ｄＢ?ＳＮＲ??ＬＳＴＭ－ＲｅｓＮｅｔ?混淆矩陣（ＳＮＲ＝１０）??ｏ．ｏｏＢ－??ｏ．ｏｏ?ｏ．ｏｏｎ??ｏ．ｏｏ?ｏ．ｏｏ?ｏ．ｏｏｎ??〇．〇〇〇．〇〇〇．〇０?ｃ??〇．〇〇〇．〇〇〇．〇０?ｃ??０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００??０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?ｃ??０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００１??０．０６?０．００?０．０１?０．０１?０．００?０．００?０．００?０．００?ｃ??ｆ?ＧＦＳＫ－??ＰＡＭ４－??ＱＡＭ１６－??ＱＡＭ６４－??ＱＰＳＫ－??ＷＢＦＭ??．０．００?０．１０?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００?０．００??４費(fèi)滿《雜ｙ??預(yù)測類型??圖９信噪比為１０?ｄＢ預(yù)測混淆矩陣??ｉｇ．?９?Ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ?ｍａｔ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]數(shù)字通信信號自動調(diào)制識別技術(shù)研究[D]. 徐毅瓊.解放軍信息工程大學(xué) 2011



本文編號：3125140