基于深度学习的通信信号调制方式识别方法改进

摘要：在通信领域，准确识别通信信号的调制方式对信号解调、通信系统性能提升至关重要。随着通信技术的飞速发展，信号环境日益复杂，传统识别方法面临诸多挑战，而深度学习技术为通信信号调制方式识别带来了新的契机。本文深入研究基于深度学习的通信信号调制方式识别方法改进，分析深度学习在该领域的应用原理和现状，剖析现有方法在特征提取、模型泛化能力等方面的不足。通过探讨改进的深度学习模型结构、优化的特征提取策略以及更有效的训练算法，阐述如何提升识别准确率和效率，增强模型对复杂信号环境的适应性。旨在为通信信号调制方式识别提供更先进、可靠的方法，推动通信工程领域的技术发展。

关键词：深度学习；通信信号；调制方式识别；特征提取；模型优化

一、引言

在现代通信系统中，通信信号的调制方式多种多样，如幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）及其衍生的各种数字调制方式，如相移键控（PSK）、正交幅度调制（QAM）等。准确识别通信信号的调制方式是实现信号正确解调、保障通信质量的关键环节。在军事通信中，快速准确地识别敌方信号的调制方式，有助于情报获取和干扰对抗；在民用通信中，不同的调制方式适用于不同的通信场景和业务需求，正确识别调制方式能够优化通信资源配置，提高通信系统的性能。传统的通信信号调制方式识别方法主要基于信号的统计特征和人工设计的特征提取算法，如基于高阶累积量、瞬时特征等方法。然而，随着通信技术的不断发展，信号环境变得愈发复杂，信号带宽不断增加，调制方式也日益多样化，传统方法在面对复杂信号时，往往存在特征提取不全面、识别准确率低、对先验知识依赖程度高等问题。深度学习技术以其强大的自学习和特征提取能力，能够自动从大量数据中学习到信号的内在特征和模式，为通信信号调制方式识别提供了新的思路和方法。但目前基于深度学习的识别方法仍存在一些有待改进的地方，研究其改进策略具有重要的理论和实践意义。

二、深度学习在通信信号调制方式识别中的应用原理与现状

2.1 应用原理

深度学习在通信信号调制方式识别中，主要基于神经网络模型对信号进行处理。常见的神经网络模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等被广泛应用。以 CNN 为例，其通过卷积层中的卷积核在信号数据上滑动，自动提取信号的局部特征，池化层则对提取的特征进行降采样，减少数据量的同时保留关键特征，全连接层将这些特征进行分类，判断信号的调制方式。对于具有时间序列特性的通信信号，RNN 和 LSTM 能够捕捉信号在时间维度上的依赖关系，通过对不同时刻信号特征的学习，实现对调制方式的准确识别。

2.2 应用现状

目前，基于深度学习的通信信号调制方式识别方法取得了一定的研究成果。许多研究通过构建不同的深度学习模型，对常见的调制方式进行识别，并在实验室环境下取得了较高的识别准确率。例如，一些基于 CNN 的模型在对 PSK、QAM 等数字调制信号的识别中，能够达到 90% 以上的准确率。然而，这些方法在实际应用中仍面临一些挑战。一方面，在复杂的通信环境中，如存在噪声干扰、多径传播等情况下，模型的泛化能力不足，识别准确率会显著下降。另一方面，现有方法在面对新型调制方式或未知调制方式时，识别能力有限，难以满足不断发展的通信技术需求。

三、现有基于深度学习的通信信号调制方式识别方法的不足

3.1 特征提取不全面

虽然深度学习模型能够自动提取信号特征，但在复杂的通信信号环境下，现有的模型结构可能无法全面捕捉信号的所有关键特征。例如，一些简单的 CNN 模型在处理具有复杂时频特性的信号时，可能会忽略信号在不同频段、不同时间尺度上的特征信息，导致特征提取不完整，影响识别准确率。

3.2 模型泛化能力弱

现有基于深度学习的识别模型大多在特定的数据集上进行训练，当面对实际通信环境中多变的信号特征和复杂的干扰因素时，模型的泛化能力较差。不同通信场景下的信号特性存在差异，如城市环境和乡村环境中的信号传播特性不同，模型在训练集上学习到的特征模式可能无法有效应用于新的场景，导致识别准确率大幅降低。

3.3 计算资源消耗大

深度学习模型通常包含大量的参数和复杂的计算过程，在训练和识别过程中需要消耗大量的计算资源。对于一些资源受限的通信设备，如小型基站、移动终端等，难以满足深度学习模型的计算需求，限制了其在实际中的应用。

四、基于深度学习的通信信号调制方式识别方法改进策略

4.1 改进深度学习模型结构

为了提高特征提取的全面性和准确性，可以对深度学习模型结构进行改进。例如，引入注意力机制到 CNN 模型中，使模型能够更加关注信号中的关键特征区域，提高对复杂信号特征的提取能力。同时，可以尝试构建多尺度的 CNN 模型，通过不同尺度的卷积核提取信号在不同尺度下的特征，丰富特征表达。此外，还可以将不同类型的神经网络模型进行融合，如将 CNN 和 LSTM 相结合，充分发挥两者在空间特征提取和时间序列特征提取方面的优势，提升模型对通信信号的处理能力。

4.2 优化特征提取策略

除了改进模型结构，还需要优化特征提取策略。在数据预处理阶段，可以采用更有效的信号变换方法，如小波变换、短时傅里叶变换等，将信号转换到不同的域进行特征提取，获取更丰富的信号特征。同时，可以结合先验知识，对信号进行特征增强，如在已知信号调制方式的大致范围时，针对性地提取相关特征，提高特征提取的效率和准确性。此外，还可以通过迁移学习的方法，利用在其他相关领域预训练好的模型，快速提取通信信号的特征，减少模型训练时间和数据需求。

4.3 改进训练算法

为了提高模型的泛化能力和训练效率，需要改进训练算法。采用自适应学习率调整算法，如 Adagrad、Adadelta 等，能够根据模型训练的进展自动调整学习率，避免学习率过大导致模型无法收敛或学习率过小导致训练时间过长的问题。同时，引入正则化技术，如 L1 和 L2 正则化，对模型的参数进行约束，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。此外，还可以通过数据增强的方法，扩充训练数据集，如对原始信号进行加噪、平移、缩放等操作，生成更多的训练样本，使模型能够学习到更丰富的信号特征模式，增强模型对不同信号环境的适应性。

五、结束语

综上所述，基于深度学习的通信信号调制方式识别方法为解决复杂通信信号的识别问题提供了新的途径，但目前仍存在一些不足。通过改进深度学习模型结构，优化特征提取策略以及改进训练算法等措施，可以有效提升识别方法的性能，提高识别准确率和效率，增强模型的泛化能力。然而，随着通信技术的不断创新，新的调制方式和复杂的通信环境不断涌现，基于深度学习的通信信号调制方式识别方法仍面临诸多挑战。未来，需要进一步加强对深度学习算法的研究，结合通信领域的专业知识，探索更有效的模型结构和特征提取方法，同时关注硬件技术的发展，研究如何在资源受限的设备上实现高效的深度学习模型部署。此外，还需要不断拓展研究范围，探索深度学习在新型通信信号调制方式识别以及多信号混合环境下的识别等方面的应用，为通信工程领域的发展提供更强大的技术支持，推动通信技术的不断进步。

参考文献

[1] 薛榆虹.基于深度学习的通信信号调制识别技术研究[D].哈尔滨工业大学[2024-07-20].

[2] 周煜.基于深度学习的无线信号调制方式识别技术研究[D].北京邮电大学[2024-07-20].