CN111917674A - 一种基于深度学习的调制识别方法 - Google Patents

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李玮
张刚林
郭敏捷
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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的调制识别方法。本发明中，通过预先训练好的卷积神经网络模型对待识别的无线通信信号进行识别，加快了对待识别无线通信信号识别的效率，且降低了对无线通信信号识别的错误率，此外，由于本发明采用深度卷积神经网络对无线通信调制信号进行识别，采用深度卷积神经网络降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，而且卷积神经网络采用原始图像作为输入，可以有效的从大量样本中学习到相应地特征，避免了复杂的特征提取过程，且还可以在信噪比很低的情况下获得很高的识别正确率。

Description

一种基于深度学习的调制识别方法
技术领域
本发明涉及通信信号处理相关领域，尤其涉及一种基于深度学习的调制识别方法。
背景技术
调制信号识别是信号检测和信号解调之间的重要步骤，它的目的就是在没有其他先验知识的情况下，通过对接收信号的处理，判断出信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。其主要在两方面得到了应用：一方面是软件无线电系统，保证不同体制通信系统之间实现互通互联；二是电子战系统，为截获信息和选择最佳干扰样式提供依据。
随着用户对移动通信需求的不断提升，更高速更宽频的第五代移动通信技术应运而生。随着第五代移动通信技术的发展，通信环境的变化更加复杂，为了提高频带的利用率以及保证传输可靠性，需要采用多种不同的调制方式。调制识别的目的就是，要在多种调制信号同时传输的背景下，以及先验条件不足的环境下能够对接收到的通信信号的调制模式进行正确的识别，为接下来的分析信号、处理信号提供依据。
为此，我们提出了一种基于深度学习的调制识别方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习的调制识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于深度学习的调制识别方法，包括以下步骤：
S1、获取无线通信调制信号；
S2、对获取到的无线通信调制信号进行分时段采样；
S3、对采样的无线通信调制信号进行信号预处理；
S4、将信号预处理后的无线通信调节信号进行特征提取处理；
S5、将经过特征提取处理的无线通信调制信号入到卷积神经网络模型中进行训练；
S6、对卷积神经网络模型进行多次训练，得到训练完毕的卷积神经网络模型；
S7、将有待识别的无线通信信号输入到已经训练好的卷积神经网络模型中；
S8、识别无线通信信号。
优选地，所述对无线通信信号预处理的目的是为后续处理提供合适的数据。
优选地，所述预处理包括频率下变频处理、载频估计处理和同向正交分量分解处理等。
优选地，所述特征提取处理是从数据中提取信号的时域特征或变化域特征；
所述时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的特征参数等；
所述变化域特征包括功能谱、谱相关函数、时频分布及其他统计参数。
优选地，所述采用反向迭代算法识别无线通信信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是:
本发明中，通过预先训练好的卷积神经网络模型对待识别的无线通信信号进行识别，加快了对待识别无线通信信号识别的效率，且降低了对无线通信信号识别的错误率，此外，由于本发明采用深度卷积神经网络对无线通信调制信号进行识别，采用深度卷积神经网络降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，而且卷积神经网络采用原始图像作为输入，可以有效的从大量样本中学习到相应地特征，避免了复杂的特征提取过程，且还可以在信噪比很低的情况下获得很高的识别正确率。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于深度学习的调制识别方法的流程示意图；
图2为本发明提出的一种基于深度学习的调制识别方法中简单三层卷积神经网络的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-图2，本发明还提出了一种基于深度学习的调制识别方法，包括以下步骤：
S1、获取无线通信调制信号；
S2、对获取到的无线通信调制信号进行分时段采样；
S3、对采样的无线通信调制信号进行信号预处理；
S4、将信号预处理后的无线通信调节信号进行特征提取处理；
S5、将经过特征提取处理的无线通信调制信号入到卷积神经网络模型中进行训练；
S6、对卷积神经网络模型进行多次训练，得到训练完毕的卷积神经网络模型；
S7、将有待识别的无线通信信号输入到已经训练好的卷积神经网络模型中；
S8、识别无线通信信号。
进一步地，所述对无线通信信号预处理的目的是为后续处理提供合适的数据。
进一步地，所述预处理包括频率下变频处理、载频估计处理和同向正交分量分解处理等。
进一步地，所述特征提取处理是从数据中提取信号的时域特征或变化域特征；
所述时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的特征参数等；
所述变化域特征包括功能谱、谱相关函数、时频分布及其他统计参数。
进一步地，所述采用反向迭代算法识别无线通信信号。
本发明中，通过预先训练好的卷积神经网络模型对待识别的无线通信信号进行识别，加快了对待识别无线通信信号识别的效率，且降低了对无线通信信号识别的错误率，此外，由于本发明采用深度卷积神经网络对无线通信调制信号进行识别，采用深度卷积神经网络降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，而且卷积神经网络采用原始图像作为输入，可以有效的从大量样本中学习到相应地特征，避免了复杂的特征提取过程，且还可以在信噪比很低的情况下获得很高的识别正确率。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取无线通信调制信号；
S2、对获取到的无线通信调制信号进行分时段采样；
S3、对采样的无线通信调制信号进行信号预处理；
S4、将信号预处理后的无线通信调节信号进行特征提取处理；
S5、将经过特征提取处理的无线通信调制信号入到卷积神经网络模型中进行训练；
S6、对卷积神经网络模型进行多次训练，得到训练完毕的卷积神经网络模型；
S7、将有待识别的无线通信信号输入到已经训练好的卷积神经网络模型中；
S8、识别无线通信信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的调制识别方法，其特征在于，所述对无线通信信号预处理的目的是为后续处理提供合适的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的调制识别方法，其特征在于，所述预处理包括频率下变频处理、载频估计处理和同向正交分量分解处理等。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的调制识别方法，其特征在于，所述特征提取处理是从数据中提取信号的时域特征或变化域特征；
所述时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的特征参数等；
所述变化域特征包括功能谱、谱相关函数、时频分布及其他统计参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的调制识别方法，其特征在于，所述采用反向迭代算法识别无线通信信号。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112910812A (zh) * 2021-02-25 2021-06-04 电子科技大学 一种基于时空特征提取深度学习的调制模式识别方法

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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