Abstract
Работа направлена на улучшение эффективности идентификации различных типов цифровой модуляции. Она включает в себя анализ текущих методик автоматического определения модуляций, выявление и классификацию особенностей цифровой модуляции, а также создание уникальной базы данных для этих целей. В исследовании предложен современный подход, основанный на технологии глубокого обучения с применением сверточных нейронных сетей, обучающихся на специально подготовленном наборе данных, что позволяет значительно повысить точность классификации. Установлена связь между сверточнымнейроннымсетем(CNN) и сигналом модуляции, где сверточная нейронная сетьобучается на синфазных и квадратурных выборках сигналов. Подобранные параметры сети обеспечивают более высокую точность измерения. Эксперименты показали, что сверточная нейронная сетьспособна классифицировать сигналы с высоким уровнем даже при низком отношении сигнала/шума(SNR), превышающем 99,9%, за исключением квадратурнойфазовойманипуляции (QPSK) (94,5%). Полученные результаты демонстрируют эффективность использования глубокого обучения для приборов цифровой модуляции.
Publisher
Abai Kazakh National Pedagogical University
Reference17 articles.
1. [1]Young A. F. Classification of digital modulation types in multipath environments // Master’s Thesis. Naval Postgraduate School, Monterey, CA 93943-5000, California. -2008. -pp. 1 –65.
2. [2]Fengyuan S., Chunsheng S., Chao H. A lightweight and efficient neural network for modulation recognition // Digital Signal Processing. –2022. -Vol. 123,-pp 103444. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103444
3. [3]Zhang Z., Wang C., Gan C., Sun S. and Wang M. Automatic modulation classification using convolutional neural network with features fusion of SPWVD and BJD //IEEE Transactions on Network and Service Management. -2019. -Vol. 5, No 3, -pp. 469-478. https://doi.org/10.1109/TSIPN.2019.2900201
4. [4]Huang S., Yao Y., Wei Z., Feng Z. and Zhang P. Automatic modulation classification of overlapped sources using multiple cumulants //IEEE. -2016. -Vol. 66, No 7, -pp. 6089-6101. https://doi.org/10.1109/TVT.2016.2636324
5. [5]Аджемов С.С., Кленов Н.В., Терешонок М.В., Чиров Д.С. Методы распознавания видов цифровой модуляции сигналов в когнитивных радиосистемах // Вестник Московского Университета. Серия 3. Физика.Астрономия. -2015. No 6, -с. 19-27.