文档名：基于高效双流输入结构的自动调制识别方法
摘要：自动调制识别是现代通信系统中一项重要技术.为提高通信系统对不同调制信号间的识别性能,文中首先探索了包含11类调制信号的公开数据集RML2016.10A上原始同相正交(In-phaseandQuadrature,IQ)格式数据和经过数据预处理后的幅度和相位(AmplitudeandPhase,AP)格式数据的差异;随后,依据原始IQ格式数据和AP格式数据在特征提取过程中对局部相关性及时序特征敏感性的差异,设计了针对空间特征提取的SFE-Block模块、针对长期依赖关系提取的TFE-Block模块,以及联合时空特征提取模块STFE-Block,并将前两者的输出特征作为STFE-Block模块输出特征的重要补充进行特征融合,以全连接(FullyConnected)层负责最终分类.实验结果表明,本模型在数据集RML2016.10A上表现良好.当信噪比(SignaltoNoiseRatio,SNR)低于-8dB时,平均识别精度比其他模型提升7％,而SNR在0～18dB时,平均识别精度比其他模型提高1％～8％,且在SNR为16dB时,最高识别精度达92.95％.此外,在RML2016.10B数据集上重复了实验以检验模型泛化性,所得结果同样最优,且当SNR为12dB时,最高识别精度达到93.6％.
Abstract：AutomaticModulationRecognition(AMR)isacriticaltechnologyinmoderncommunicationsystems.Toimprovetherecognitionperformanceofcommunicationsystemsfordifferentmodulationsig-nals,thisstudyinitiallyexploresthedifferencesbetweentheoriginalIn-phaseandQuadrature(IQ)for-matdataandAmplitudeandPhase(AP)formatdataafterpreprocessing.Subsequently,basedonthesensitivityoflocalcorrelationandtemporalfeaturesduringfeatureextractionfrombothIQandAPformat-teddata,wedesignedtheSFE-Blockmoduleforspatialfeatureextraction,theTFE-Blockmoduleforex-tractinglong-termdependenciesandtheSTFE-Blockmoduleforextractingjointspatiotemporalfeatures.Theoutputsofthesemodulessupplementthejointspatio-temporalfeatureextractionprovidedbytheSTFE-Blockmodule,whicharethenfusedforfeatureintegration,withafullyconnected(FC)layerre-sponsibleforthefinalclassification.ExperimentalresultsdemonstratethatourmodelperformswellonthepublicdatasetRML2016.10A.WhentheSignaltoNoiseRatio(SNR)isbelow-8dB,theaveragerec-ognitionaccuracyofthismodelimprovesby7％comparedtoothermodels.IntheSNRrangeof0～18dB,theaveragerecognitionaccuracyexceedsthatofothermodelsby1％～8％,andachievingamaxi-mumrecognitionaccuracyof92.95％ataSNRof16dB.Inaddition,theexperimentwasreplicatedontheRML2016.10Bdatasettotestthemodel'sgeneralizability,whereitalsoshowedfavorableresults,reachingapeakrecognitionaccuracyof93.6％atanSNRof12dB.
作者：郭业才 毛湘南 胡晓伟 周雪 赵涵优 Author：GUOYe-cai MAOXiang-nan HUXiao-wei ZHOUXue ZHAOHan-you
作者单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044;无锡学院电子与信息工程学院,江苏无锡214000南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044
刊名：中国电子科学研究院学报
Journal：JournalofChinaAcademyofElectronicsandInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 19(3)
分类号：TN911
关键词：自动调制识别 深度学习 双流输入
Keywords：automaticmodulationrecognition deeplearning dualstreaminput
机标分类号：TN911.3TN124TP391.41
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：国家自然科学基金基于高效双流输入结构的自动调制识别方法[
期刊论文] 中国电子科学研究院学报--2024, 19(3)郭业才 毛湘南 胡晓伟 周雪 赵涵优自动调制识别是现代通信系统中一项重要技术.为提高通信系统对不同调制信号间的识别性能,文中首先探索了包含11类调制信号的公开数据集RML2016.10A上原始同相正交(In-phaseandQuadrature,IQ)格式数据和经过数据预处理...参考文献和引证文献
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