自動(dòng)調(diào)制識(shí)別技術(shù),可在接收信號(hào)在樣式未知、內(nèi)容未知的前提條件下,自動(dòng)對(duì)其調(diào)制方式進(jìn)行估計(jì)。提出一種基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制識(shí)別方法,該方法通過(guò)波形優(yōu)化的方法迭代更新濾波器參數(shù),對(duì)接收信號(hào)樣本進(jìn)行濾波,再通過(guò)深度識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。該方法在處理流程中存在識(shí)別結(jié)果對(duì)濾波器參數(shù)的反饋回路,能夠減輕信道對(duì)調(diào)制識(shí)別結(jié)果的不利影響。通過(guò)開源數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證,證明了該方法相比于幾種利用經(jīng)典深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的方法,識(shí)別率均有所提高。特別是相比于傳統(tǒng)的CNN方法,識(shí)別率提高了約7%。 

【文章來(lái)源】：電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2020,34(10)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

方法整體結(jié)構(gòu)

波形優(yōu)化的流程如圖2所示,識(shí)別網(wǎng)絡(luò)將識(shí)別的輸出g( s ^ )與計(jì)算得到的輸出相對(duì)于波形參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)Δhg( s ^ )作為輸入,送入到波形優(yōu)化模塊。波形優(yōu)化模塊根據(jù)g( s ^ )與 ? h g( s ^ ) 對(duì)波形參數(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整,從而對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行FIR濾波。圖2用不同的序號(hào)標(biāo)出了波形優(yōu)化過(guò)程中最主要的幾個(gè)過(guò)程。1)FIR濾波

其中CNN調(diào)制識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖3所示,其包含2層卷集層,2層全聯(lián)接層,每一層的參數(shù)情況如圖所示。其中第1層卷集層的卷積核大小為1×8,主要用于分別提取I路或Q路的特征,第2層的卷積核大小為2×8,主要用于提取IQ路的聯(lián)合特征。第3層全聯(lián)接層的輸出單元數(shù)目為256,第4層全聯(lián)接層的輸出單元的數(shù)目為11,該數(shù)目與本文所用到的調(diào)制識(shí)別數(shù)據(jù)集中的調(diào)制種類相同。CLDNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖4所示,存在3層卷積層,每一層的卷積核的維度都是1×8,并且每層卷積層的通道數(shù)或?yàn)V波器數(shù)都為50。將數(shù)據(jù)通過(guò)第1層卷積層后的輸出向量,與數(shù)據(jù)通過(guò)第3層的輸出向量合并后,得到新的特征向量。將該向量作為輸入,輸入到長(zhǎng)短時(shí)記憶單元(long short time memory, LSTM)中進(jìn)行處理。然后通過(guò)與上述的CNN網(wǎng)絡(luò)相同的兩層全聯(lián)接層中(同樣第一層輸出單元數(shù)目為256,第2層為80),得到最終的分類結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3296640