【摘 要】
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无线电信号的调制识别在现代无线通信中存在广泛的应用需求,是信号检测和后续解调之间的重要步骤,传统调制识别算法中采用的特征工程方法,本质是依靠先验知识的方法,对研究人员和信号分析设备要求较高且鲁棒性一般。近年来流行的基于神经网络的调制识别能有效简化流程,提高算法鲁棒性,但也仍然存在一些问题,例如在低信噪比下识别准确率不足,另外,传统方法模型和一些深度学习模型结构复杂,难以进行轻量化部署和应用。针对上
【基金项目】
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西安市科学技术局科技计划项目,基于深度学习的无人机智能侦测与反制系统研究与开发（22GXFW0149）；
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无线电信号的调制识别在现代无线通信中存在广泛的应用需求,是信号检测和后续解调之间的重要步骤,传统调制识别算法中采用的特征工程方法,本质是依靠先验知识的方法,对研究人员和信号分析设备要求较高且鲁棒性一般。近年来流行的基于神经网络的调制识别能有效简化流程,提高算法鲁棒性,但也仍然存在一些问题,例如在低信噪比下识别准确率不足,另外,传统方法模型和一些深度学习模型结构复杂,难以进行轻量化部署和应用。针对上述问题,本文设计了两种不同的深度学习模型应用于无线电信号识别,并在深度学习推理框架下进行部署,解决了无线电信号识别中过于依赖人工设计特征,适用性和鲁棒性不足的问题,实现了端到端无线电信号识别,本文主要研究内容和成果如下:1.设计了一种基于注意力机制的混合神经网络无线信号识别方法基于注意力机制能够提取数据中更有价值信息的特点,本文以原始同相正交信号作为模型输入,采用残差网络作为空间特征提取模块,长短时记忆网络作为时序特征提取模块,将两者采取串联方式结合,设计了一种基于注意力机制的混合神经网络模型,将不同类型注意力机制与残差网络进行融合,探索适用于该问题的注意力机制,最终提出了一种基于Se（Squeeze-and-Excitation）注意力机制的混合神经网络模型,在信噪比大于等于零时平均准确率接近90%,经验证优于已有方法。2.提出了基于滤波降噪的混合神经网络无线信号识别方法针对在信噪比较低下识别准确率依然较低的问题,为了提高在低信噪比条件下准确率,并进一步提取信号特征,在上述基础上提出基于滤波降噪的混合神经网络方法,其中空间特征提取模块部分采用特征提取能力更强的Densenet网络,结合Savitzky-Golay滤波算法的降噪能力,对原始同相正交信号进行降噪处理作为模型的输入,网络依然将Densenet网络输出串联长短时记忆网络后送入分类器,最后采用贝叶斯算法优化模型的超参数。和上述方法相比在低信噪比和高信噪比下均有明显提升。3.基于深度可分离卷积块网络的模型轻量化改进针对模型参数量较大,训练和推理时间较长的问题,利用深度可分离卷积块网络对上述模型进行轻量化改进,在几乎不损失性能的情况下有效降低了模型计算量,最后将模型在C++环境的Onnx Runtime推理框架中进行部署,验证了该方法的有效性和实时性
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