基于 CNN 卷积神经网络的调制信号检测识别算法原理

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@小白创作中心

基于 CNN 卷积神经网络的调制信号检测识别算法原理

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/143085870

在现代通信系统中，调制信号的检测和识别是一项至关重要的任务。准确地识别不同类型的调制信号对于通信系统的监测、干扰检测、信号解调等方面都具有重要意义。传统的调制信号检测识别方法通常基于特征提取和模式分类技术，这些方法往往需要大量的先验知识和复杂的计算，并且在低信噪比环境下性能较差。近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。

卷积神经网络基础

CNN 是一种前馈神经网络，它由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。其中，卷积层和池化层是 CNN 的核心部分，它们能够自动学习输入数据的特征。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，提取输入数据的局部特征。卷积核的大小和数量可以根据具体任务进行调整。池化层通过对卷积层的输出进行下采样，降低特征维度，减少计算量。常见的池化方法有最大池化和平均池化。全连接层将池化层的输出展平为一维向量，并与输出层进行全连接，实现对输入数据的分类或回归。

基于 CNN 的调制信号检测识别算法原理

首先，对采集到的调制信号进行预处理，包括采样、数字化、去均值、归一化等操作。采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，数字化是将采样后的信号转换为计算机可以处理的数字格式。去均值是将信号的均值去除，以消除信号的直流分量。归一化是将信号的幅度归一化到一定范围内，以提高网络的训练效率和泛化能力。

对于调制信号，可以将其表示为一个复数序列S=I+j*Q ，其中I 和Q分别表示信号的同相分量和正交分量。对信号进行采样后，可以得到一个离散的复数序列。将复数序列的实部和虚部分别作为两个通道输入到 CNN 中，可以提高网络对调制信号的特征提取能力。

基于 CNN 的调制信号检测识别算法通常采用多层卷积神经网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层接收预处理后的调制信号，卷积层和池化层负责提取信号的特征，全连接层将提取到的特征进行整合，并输出最终的分类结果。

在设计网络结构时，需要考虑以下几个因素：

卷积核的大小和数量：卷积核的大小决定了网络对信号局部特征的提取能力，卷积核的数量决定了网络对不同特征的提取能力。一般来说，卷积核的大小和数量应该根据信号的特点和任务的需求进行选择。
池化层的类型和参数：池化层的类型和参数决定了网络对信号特征的降维能力和鲁棒性。一般来说，最大池化可以保留信号的局部最大值，平均池化可以保留信号的局部平均值。池化窗口的大小和步长应该根据信号的特点和任务的需求进行选择。
全连接层的神经元数量：全连接层的神经元数量决定了网络对信号特征的整合能力和分类能力。一般来说，全连接层的神经元数量应该根据任务的需求进行选择，过多的神经元数量会导致过拟合，过少的神经元数量会导致欠拟合。

基于 CNN 的调制信号检测识别算法的训练过程通常采用反向传播算法（Backpropagation Algorithm）和随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent Algorithm）。反向传播算法用于计算网络的误差梯度，随机梯度下降算法用于更新网络的权重和偏置。

训练过程可以分为以下几个步骤：

初始化网络权重和偏置：将网络的权重和偏置初始化为随机值或小的常数。
输入训练数据：将预处理后的训练数据输入到网络中，经过前向传播计算网络的输出。
计算误差：将网络的输出与真实标签进行比较，计算网络的误差。
反向传播误差：根据网络的误差，采用反向传播算法计算网络的误差梯度。
更新权重和偏置：根据网络的误差梯度，采用随机梯度下降算法更新网络的权重和偏置。
重复以上步骤，直到网络的误差达到预设的收敛条件或达到最大的训练次数。

MATLAB程序

% 加载训练和测试数据
if mod_idx == 4
    load mat\train_data_4.mat; % 加载 QPSK 的训练数据
    load mat\test_data_4.mat; % 加载 QPSK 的测试数据
end
if mod_idx == 16
    load mat\train_data_16.mat; % 加载 16QAM 的训练数据
    load mat\test_data_16.mat; % 加载 16QAM 的测试数据
end
if mod_idx == 64
    load mat\train_data_64.mat; % 加载 64QAM 的训练数据
    load mat\test_data_64.mat; % 加载 64QAM 的测试数据
end
YTrain = categorical(YTrain, [1 0], {'ON', 'OFF'}); % 将训练标签转换为分类数组

% 定义卷积神经网络的层
layers = [
    imageInputLayer([im_h im_w]) % 输入层，图像大小为 [im_h im_w]
    convolution2dLayer([3 3], 8, 'Padding', 'same') % 3x3 卷积层，8 个滤波器，填充方式为 same
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU 激活函数层
    maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2) % 2x2 最大池化层，步长为 2
    convolution2dLayer([3 3], 16, 'Padding', 'same') % 3x3 卷积层，16 个滤波器，填充方式为 same
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU 激活函数层
    maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2) % 2x2 最大池化层，步长为 2
    convolution2dLayer([3 3], 32, 'Padding', 'same') % 3x3 卷积层，32 个滤波器，填充方式为 same
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU 激活函数层
    fullyConnectedLayer(2) % 全连接层，输出节点数为 2
    softmaxLayer % Softmax 层
    classificationLayer % 分类层
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降法
    'ExecutionEnvironment', 'auto', ... % 自动选择执行环境（CPU 或 GPU）
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调度方式为 piecewise
    'InitialLearnRate', 0.001, ... % 初始学习率为 0.001
    'shuffle', 'every-epoch', ... % 每个 epoch 重新打乱数据
    'MaxEpochs', 10, ... % 最大训练轮数为 10
    'MiniBatchSize', 31 * 20, ... % 小批量大小为 31 * 20
    'plots', 'training-progress', ... % 显示训练进度图
    'Verbose', false); % 不显示详细信息