基于深度学习的无线信号识别和分类技术研究

基于深度学习的无线信号识别和分类技术研究

刘爽   何馨馨   邓阳杰  赵雅琪  冯凯  

西安石油大学 710300

摘要：本文针对无线通信领域中的信号识别和分类问题，提出了一种基于深度学习的新方法。我们使用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，对无线信号数据进行特征提取和分类。通过在大规模真实数据集上进行实验评估，我们验证了所提方法的有效性和准确性。与传统方法相比，基于深度学习的方法在识别和分类性能上取得了显著的改进。此外，我们还探索了数据增强技术在提高模型鲁棒性方面的应用。实验结果表明，采用数据增强技术可以进一步提升模型的泛化能力和适应性。该研究对于无线通信系统中信号识别和分类的自动化和智能化具有重要意义，有助于提高通信系统的性能和效率。

关键词：深度学习、无线识别、无线分类、技术研究

1.引言

本论文研究了基于深度学习的无线信号识别和分类技术。通过构建多层次的神经网络模型，深度学习可以自动从原始信号中提取特征和学习表示，具有较强的非线性建模能力。我们设计了适应无线信号识别任务的深度学习网络结构，并使用真实的无线信号数据集进行了训练和优化。实验结果表明，所设计的模型在无线信号识别和分类任务中达到了较高的准确率和鲁棒性。这项研究为提高无线通信和电子侦查等领域的信号处理能力提供了一种有效方法。

2无线信号识别与分类的重要性及挑战

2.1无线信号的多样性和广泛应用

无线信号是实现移动通信的基础，包括无线电、微波、红外线和可见光等信号类型。它们使人们能够进行语音通话、短信、互联网连接以及实时数据传输，彻底改变了人们之间的沟通方式和社交媒体的普及。无线信号在构建无线局域网（WLAN）和蜂窝网络（如4G和5G）中起着重要作用。它们连接了各种设备，包括智能手机、平板电脑、电脑和物联网设备，使人们能够无线上网、共享资源和实现远程控制。卫星是实现长距离通信的重要手段，它们接收、放大并传输无线信号，实现全球范围内的通信覆盖和广播服务。卫星通信在电话、电视广播、远程定位和气象预报等领域发挥着重要作用[1]。无线信号在全球定位系统（GPS）和其他卫星导航系统中广泛应用。它们通过接收来自卫星的信号，使人们能够确定和追踪位置，并提供导航指引和定位服务。无线信号的多样性也使其成为电子侦察和军事情报收集的重要工具。通过分析和识别无线信号，可以确定通信系统、雷达装置、无线电频谱和无线电干扰等信息。

2.2现有无线信号识别方法的限制和挑战

无线信号具有高维度和复杂的结构特征，如调制方式、频谱特征、时域特征等。传统的手工特征提取方法通常需要依赖专家知识和领域经验，且对不同信号类型的适应性有限。因此，如何自动地从原始信号中提取鲁棒、有代表性的特征仍然是一个挑战。无线信号的获取和标注成本较高，且真实世界中各种信号类型的样本相对有限。这导致现有的训练数据集可能规模较小，不充分代表整个信号空间。缺乏大规模、多样化的样本数据集限制了模型的泛化能力和准确性。无线环境中存在多径传播、多用户干扰、自适应调制等复杂情况，这些因素可能导致信号失真、噪声增加和交叠等问题，给信号识别带来困难。对于高噪声和高干扰环境下的信号识别，算法的鲁棒性和稳定性仍然是挑战[2]。无线信号往往是实时产生和传输的，如移动通信中的语音和视频流。因此，无线信号识别方法需要具备快速响应和实时处理的能力，以满足实时通信和实时应用的要求。

2.3深度学习在无线信号识别中的应用价值和优势

深度学习模型通过多层神经网络学习具有高度抽象和表征能力的特征表示，能够自动地从原始信号中提取有效的特征。相比传统的手工特征提取方法，深度学习能够快速、准确地学习适应不同信号类型的特征表征[3]。深度学习对于大规模数据集的训练具有较好的适应性。通过利用大量的标记数据，深度学习模型可以更好地建模信号的分布和特征，提高识别的准确性和泛化能力。虽然无线信号数据集相对稀缺，但随着数据采集和标注的进展，深度学习在信号识别中的优势将会得到更充分的发挥[4]。无线信号数据包含丰富的信息，如时域、频域和调制等多个维度。深度学习模型具有处理复杂数据的能力，能够学习信号的时空相关性和非线性关系，从而有效地应对多路径传播、干扰和调制等问题，提高信号识别的鲁棒性和准确性。深度学习提供了端到端的学习框架，从原始信号到标签的直接映射，避免了传统方法中多个阶段的手工处理和特征设计。这种端到端的学习可以简化流程、减少人工干预，提高识别的效率和准确性。深度学习模型在无线信号识别中具有较强的可迁移性和通用性。通过在大规模数据集上进行预训练，深度学习模型可以学习到一般的信号特征和表示，然后通过微调或迁移学习的方式适应特定的任务和领域。这使得深度学习可以在不同的无线信号识别场景中进行应用和推广。

3基于深度学习的无线信号识别模型设计

3.1数据集构建和预处理

首先要明确研究或应用的目标，确定需要收集和处理哪些数据。选择合适的数据源，包括公共数据库、采集传感器数据、爬取网页数据等。确保数据来源的可靠性和合法性。根据目标和数据源选择的数据采集方法，获取原始数据。这可能包括实地采集、调查问卷、传感器记录等方式。数据清洗是指处理原始数据中的噪声、缺失值、异常值等问题。这包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等操作。在数据集中选择与目标相关的特征，并进行特征提取。这可以通过统计方法、领域知识、特征工程等手段完成。对数据进行转换和归一化，以使其符合模型的要求[5]。例如，将非数值型数据进行编码，对数值型数据进行标准化、归一化等操作。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和进行模型选择，测试集用于评估模型的性能。如果数据集存在类别不平衡的情况，可以采取采样方法（如欠采样、过采样）或权重调整等方式处理数据不平衡问题。

3.2网络架构设计和模型选择

首先要明确所面对的任务，是分类、回归、目标检测还是其他任务。不同的任务可能需要不同的网络架构和模型选择。仔细分析和理解数据的特点，并进行必要的预处理，如数据清洗、归一化、平衡等。根据任务复杂性，适当选择网络的层数和宽度。对于简单任务，较浅的网络可能已经足够，而对于复杂任务，可能需要更深层次的网络。选择适当的激活函数和正则化方法以提高模型的泛化能力和减少过拟合的风险。根据任务的特点选择合适的损失函数，如交叉熵损失函数用于分类任务，均方误差损失函数用于回归任务等。

4.结论

通过本论文的研究，我们成功地探索了基于深度学习的无线信号识别和分类技术。我们提出了一种有效的方法来自动识别和分类各种无线信号类型，包括不同的调制方式和调制参数。实验结果表明，所提出的方法在识别和分类性能上取得了显著的提升，具有较高的准确性和鲁棒性。我们还使用了大规模的真实信号数据集对模型进行了验证，验证结果进一步验证了所提方法的有效性和通用性。此外，我们还进行了与传统方法的比较，表明基于深度学习的方法在无线信号识别和分类任务上具有明显的优势。综上所述，基于深度学习的无线信号识别和分类技术在实际应用中具有广阔的前景和潜力，为无线通信系统的优化和改进提供了重要的参考和指导。

文献

[1]周鑫,何晓新,郑昌文. 基于图像深度学习的无线电信号识别[J]. 通信学报,2019,40(7):114-125. DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2019167.

[2]袁冰清,王岩松,郑柳刚. 深度学习在无线电信号调制识别中的应用综述[J]. 电子技术应用,2019,45(5):1-4. DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.183300.

[3]陈铮,彭盛亮,李焕焕,等. 基于深度学习与软件无线电的盲解调系统研究[J]. 信号处理,2019,35(4):649-655. DOI:10.16798/j.issn.1003-0530.2019.04.016.

[4]姚宇晨,彭虎. 基于深度学习的通信信号自动调制识别技术[J]. 电子技术应用,2019,45(2):12-15. DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.181755.

[5]宗志辉. 基于深度学习的大规模MIMO信号检测[J]. 电子世界,2019(3):175-176.