深度学习在无线电信号调制识别中的应用综述

无线电信号的调制识别在无线电监测及频谱管理中有着至关重要的作用。人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力,可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征,因此,探索基于深度学习的无线电信号调制识别是目前无线电监测领域主要的发展趋势之一。介绍了深度学习在无线电信号调制识别中的一些应用成果及存在的问题。结合工作的实际需求,对深度学习在无线电信号调制识别中提出了一些展望,如进一步提高识别范围和在低信噪比下的识别率;寻求新型深度学习调制识别混合架构。     

基于深度学习的通信信号自动调制识别技术

基于特征提取和模式识别的多体制通信信号自动调制识别技术是软件无线电领域中的重要研究课题,是复杂电磁环境下频谱管理、频谱检测等非协作通信领域的关键技术之一。提出一种基于深度学习的通信信号调制模式识别算法,应用自编码技术进行特征提取,获得具有较好的抗干扰能力的特征集,然后使用BP神经网络对经过筛选的特征进行分类识别,实现了MQAM通信信号调制模式自动识别。仿真实验结果表明,所提出的方法分类识别效果好,有效提高了数字调制信号自动识别的抗干扰能力。     

基于软件无线电的调制算法研究

软件无线电被认为是继模拟通信到数字通信,固定通信到移动通信之后无线通信领域的第三次突破。调制解调技术在软件无线电系统中占据着非常重要的地位,它的优劣决定了系统的性能,是软件无线电的关键所在。本文主要对软件无线电结构下的调制算法进行研究,并在此基础上用matalab对AM、FM、2FSK信号的调制算法进行了仿真,从而证明了算法的正确性和可行性。     

对软件无线电中调制模式识别的改进

在非合作通信体制下，通信信号的调制样式识别已经越来越占据重要作用。本文主要从理论上讨论了软件无线电中基带数字信号处理中的一些软件设计，包括信号调制模式的识别、正交解调及其选择解调模式时的控制过程，并着重讨论了在低信噪比情况下数字通信信号的调制模式的识别问题。所有这些过程部是基于可编程芯片用软件实现的。     

基于深度残差网络的自动调制识别方法研究

自动调制识别是电磁环境特性分析的关键问题,而传统方法多基于人工设计特征进行识别,数据特征表示和判别分析能力有限。为此提出一种新颖的深度神经网络特征表示方法进行调制识别任务。首先,利用递归神经网络结构对电磁信号序列进行表示,建立了基于多层双向GRU网络结构的识别方法。其次,从一维空间卷积表示序列的角度思考,建立了基于深度残差卷积网络的调制识别方法。最后,针对加性高斯白噪声信道的调制方式仿真数据集,将提出的方法与典型神经网络模型如多层感知器、卷积神经网络进行了对比实验。实验结果表明,提出的方法在自动调制识别方面具备更强的特征表示能力和竞争力,有利于推动深度学习在自动调制识别领域的应用。     

基于深度学习的声信号分类识别方法

提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型。在两个大型数据集上对模型性能进行了验证,实验结果表明,本文提出的深度残差网络模型在DCASE2019数据集和UrbanSound8K数据集上能够实现80.2%和76.4%的识别精度,在声源探测领域具有一定的应用价值。     

软件无线电中调制信号的神经网络识别方法

对接收信号的调制类型进行自动识别,在软件无线电这类多模式通信系统中非常重要.本文从调制信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取特征参数,用于识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、MSK等信号.仿真结果表明采用神经网络识别算法,不仅可提高识别的智能化,而且能提高正确识别率.     

软件无线电中调制信号的神经网络识别方法

对接收信号的调制类型进行自动识别,在软件无线电这类多模式通信系统中非常重要。本文从调制信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取特征参数,用于识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、MSK等信号。仿真结果表明采用神经网络识别算法,不仅可提高识别的智能化,而且能提高正确识别率。     

基于深度级联孪生网络的小样本调制识别算法

为解决传统基于深度学习的调制识别算法在小样本条件下识别准确率较低的问题,提出一种基于深度级联孪生网络的通信信号小样本调制识别算法。根据通信信号时序图的时空特性,设计由卷积神经网络和长短时记忆网络级联的特征提取模块将原始信号特征映射至特征空间,同时在孪生网络架构下对提取的特征进行距离度量并以相似性约束训练网络,避免特征提取模块在训练过程中出现过拟合现象,最终通过最近邻分类器识别待测样本的调制类别。在DeepSig公开调制数据集上的实验结果表明,与传统基于深度学习的调制识别算法相比,该算法能有效降低训练过程中所需的样本量,且在小样本条件下的识别准确率更高。     

基于K-means算法改进的SOM神经网络调制识别分类器

通信过程中,获得情报信息的关键步骤是清楚接收到的调制信号的调制方式.随着现代通信技术的高速发展,人工智能广泛应用于调制方式识别领域.提出将自组织特征映射(Self-Organizing feature Map,简称SOM网络)神经网络用于调制制式的识别.用K均值(K-means)聚类算法来寻找每类特征参数的两个聚类中心...     

GPRS技术在配电网通信中的应用

根据配电网通信系统要求数据传输可靠性和实时性好等的特点，比较分析了几种常用通信方式，提出了一种基于GPRS技术的配电网通信系统，实现远程数据传输，以达到实时监控的目的。在简单介绍GPRS技术的工作原理及其特点的基础上，重点论述了该系统的核心部分，即GPRS无线模块，并设计了其与配电设备的核心器件DSP的硬件接口电路，简单介绍了相应的软件结构。实验结果表明，基于GPRS技术的配电网通信系统具有实时性强、传输速率快、可靠性高等特点。     

基于DSP的软件无线电QPSK相干解调技术研究

基于DSP的软件无线电通信平台实现,要求能够实时快速准确完成调制解调编码解码等功能,因此对程序算法的效率要求很高,同时又必须保证结果的准确,软件无线电台有其特有的灵活性,因此必须对算法加以特殊处理以满足要求.基于TMS320C6201DSP平台,以软件无线电方式实现了实时QPSK通信平台,包括实时编解码、全自动识别、调制解调等,主要就解调过程中的软件锁相、判决、软件位同步及系统优化等关键技术提出了解决方案及改进措施,主要包括算法原理,算法简化及优化,最终实现了实时通信,达到了预期的结果,通过实践证明,文中提到的算法与改进都是行之有效的.     

基于无线传感器网络的氯气监测系统设计

基于433 MHz的无线自组网监测系统,设计了恒电位电解式氯气传感器的信号调理电路、信号采集和处理电路、电源管理模块、人机交互界面,搭建了基于星状拓扑的通信平台。解决了无线模块中电池欠电状态对监测带来盲点的问题,完成了环境中氯气含量的实时监测系统软硬件设计。该系统运行稳定,易于扩展,具有广阔的应用前景。     

电磁信号调制方式识别：现状、方法和展望

随着电磁环境日益复杂,智能通信技术逐步成为电磁领域研究热点。在此背景下,分析信号本质特征机理、实现复杂环境下电磁信号调制方式识别意义深远。围绕电子信息系统复杂电磁环境效应的基础性、前沿性需求,以电磁特征发展阶段为主线,介绍了电磁信号调制方式识别研究现状,阐述了传统及智能模式下电磁信号调制方式识别方法。最后,展望了这一领域未来的发展趋势。     

雷达——通信一体化系统设计

针对日益复杂的电磁环境和目标威胁,作战平台一体化是军事对抗领域的强烈需求.研究在保持或很少影响雷达系统性能的前提下,利用软件无线电技术将通信功能加载到现有的雷达系统中,实现雷达与通信的综合一体化设计.首先将通信信号调制到雷达信号上,形成一体化信号进行发射,在接收端使接收信号先通过信号分离器,采用同态滤波和修正的肓信号分...     

基于深度学习的无线电作弊信号发现与定位系统

随着无线电技术的飞速发展和无线电作弊手段的日新月异,考试中利用无线电设备进行作弊的情况也逐年增加。为保证考试的公平性,如何有效地发现和定位无线电作弊信号、建设智慧考场已成当前迫切需要解决的新课题。鉴于此,在室内定位和频谱监测技术的基础上,本文设计了基于深度学习的无线电作弊信号发现与定位系统,系统实现了无线电作弊设备判决、定位、告警、以及移动终端实时显示等功能,为监考人员提供了直观、远程和实时的考场环境的安全情况,为广大考生创造了一个公平的竞争环境。     

基于LabVIEW及无线网络实现应变电阻的远程测量

为适应现代工程检测中的电阻应变测试技术,解决在实际测试中布线难、安装复杂、可靠性差等问题,提出了一种基于LabVIEW及WiFi无线网络的应变电阻远程测量系统.详细介绍了基于WiFi无线网络的系统硬件结构以及基于LabVIEW的监控软件平台设计.利用TCP/IP无线通信协议,数据采集端将应变电阻的应变值实时无线上传至数据管理监控中心进行处理分析.经过在实验室环境下对电阻应变片的无线测量与监控,表明系统具有很好的实时性和稳定性,以及一定的实用价值.     

基于DSP和交换芯片的中频软件无线电接收控制系统设计

软件无线电是无线通信方式之一,为了精准接收中频软件无线电信号,确保中频软件无线电信号接收控制效果,设计了基于DSP和交换芯片的中频软件无线电接收控制系统。加设数字信号处理芯片和交换芯片,通过振荡器、滤波器、混频器等元件的连接,设计无线电接收机,通过调整逻辑控制电路优化接收控制器,生成并执行接收控制指令。在系统硬件的支持下,利用DSP技术采集并处理中频软件无线电信号,校准无线电信号的不平衡程度,通过调制样式识别、解调以及分类存储等步骤,实现系统的接收控制功能。系统测试结果表明,在此次设计系统的控制下,无线电接收信号的平均信噪比高达47.4dB,能够精准接收中频软件无线电信号,具有较好的中频软件无线电信号接收控制效果,有效扩大无线电的接收范围。     

基于软件无线电平台的调频终端设计

介绍了基于DSP/FPGA混合架构的小型软件无线电平台,运用模块化设计方法设计了基于该平台的调频终端,详细阐述了调制和解调算法的实现。测试结果表明,基于软件无线电平台的调频终端能实现预期的发射和接收功能,具有便于部署、功能易扩展和易于升级等优势。     

基于WiFi网络的家庭环境远程监测系统设计

利用物联网思想和WiFi网络传输技术,设计完成了一种基于WiFi网络的家庭环境远程实时监测系统.采用STM32F103硬件平台搭载传感器采集环境数据,通过WiFi模组与云服务器建立连接并传输数据,利用Android手机APP与服务器通信获取数据以达到远程实时监测的目的.此外,还能在室内烟雾或天然气浓度超标时通过短信网关技术发送报警短信提醒用户及时处理.经测试,系统运行稳定,具有功耗小、实时性好、成本低、方便部署等优点.