文档摘要：近年来越来越多无线电业务和机构的出现,加剧了无线电电磁环境的恶化,因此对无线电信号调制方式的识别是一个重要的研究方向.提出一种基于人工智能的无线电信号调制方式的识别方法,通过利用不同的无线电信号在时频分析图上的特征差异,使用ResNet50深度学习模型完成对无线电信号调制方式的识别分类,在测试集上的识别准确率达95%.通过对比此前基于传统神经网络的无线电调制方式的识别方法,验证了识别结果的准确性和可靠性.实验结果表明,该方法对于无线电信号调制方式的识别具有重要的参考意义.
Abstract：Inrecentyears,theproliferationofwirelessradiobusinessesandorganizationshasexacerbatedthedegradationoftheelectromagneticenvironment.Therefore,theidentificationofmodulationmethodsforwirelessradiosignalshasbe-comeacrucialresearchfocus.ThispaperproposesanAI-basedmethodforrecognizingmodulationmethodsofwirelessradiosignals.Byleveragingthedistinctivefeaturesofdifferentwirelessradiosignalsintime-frequencyanalysisplots,theResNet50deeplearningmodelisemployedfortheclassificationofmodulationmethods.Therecognitionaccuracyonthetestsetreaches95%.Comparativeanalysiswithtraditionalneuralnetworkmethodsvalidatetheaccuracyandreliabilityoftheproposedapproach.Experimentalresultsindicatethesignificanceofthismethodintherecognitionofwirelessra-diosignalmodulationmethods.
作者：吴嘉巍 何杰 唐雨淋 Author：WUJiawei HEJie TANGYulin
作者单位：成都信息工程大学电子工程学院,四川成都610255四川天府新区科技创新和人才服务局,四川成都624000四川省无线电监测站,四川成都610000
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 39(4)
分类号：TP301.6
关键词：无线电信号 人工智能 调制识别 时频分析
Keywords：radiosignal artificialintelligence modulationrecognition time-frequencyanalysis
机标分类号：TN911.7TP391.4TP183
在线出版日期：2024年7月16日
基金项目：基于人工智能的无线电信号调制方式识别[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2024, 39(4)吴嘉巍 何杰 唐雨淋近年来越来越多无线电业务和机构的出现,加剧了无线电电磁环境的恶化,因此对无线电信号调制方式的识别是一个重要的研究方向.提出一种基于人工智能的无线电信号调制方式的识别方法,通过利用不同的无线电信号在时频分析图...参考文献和引证文献
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关键词：无线电信号,人工智能,调制识别,时频分析,
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