基于深度神经网络的多天线组阵信号联合调制识别方法

摘要：

针对多天线组阵接收中未同步多路信号的联合调制识别问题,提出了一种基于深度神经网络的多天线组阵信号联合调制识别方法.该方法将多天线组阵信号联合调制识别问题转化为多元分类判决问题,使用深度神经网络实现信号调制方式的识别.首先,构建了多个卷积层、循环层和全连接层级联结构的深度神经网络;然后,基于广泛采用的RadioML框架构建训练、测试和验证数据集,数据集中单个信号样本为存在参数差异的多天线信号时域波形;最后,使用基于CPU+GPU架构的服务器对网络进行训练,并对其性能进行测试.结果表明,所提方法能够有效抑制多路信号间参数差异的影响,实现多路信号联合调制识别,接收单元数目越多,分类判决性能越好,且在高信噪比下优势体现更加明显.

关键词：多天线组阵、联合调制识别、特征提取、分类判决、深度神经网络、训练数据集、网络训练

所属期刊栏目：45

分类号：TN820.1+5-34(无线电设备、电信设备)

资助基金：国家自然科学基金62001476

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：24-28