基于CGDNN的低信噪比自动调制识别方法
Low signal-to-noise ratio automatic modulation recognition method based on CGDNN
四川轻化工大学 a. 自动化与信息工程学院; b. 人工智能四川省重点实验室, 宜宾 644000
摘要
针对非协作通信环境中，自动调制识别(AMR，Automatic Modulation Recognition)在低信噪比下其泛化能力有限，分类精度不高的问题，提出一种由卷积神经网络、门控循环单元和深度神经网络组成的模型—CGDNN(Convolutional Gated recurrent units Deep Neural Networks)。首先对I/Q采样信号进行小波阈值去噪，降低噪声对信号调制识别的影响。然后用CNN和GRU提取信号空间和时间特征，最后，通过全连接层进行识别分类。与其他模型对比，验证CGDNN模型在提高AMR性能的同时，显著降低了计算复杂度。实验结果显示，CGDNN模型在RML2016.10b数据集上的平均识别准确率达到了64.32%，提高了-12dB至0dB间的信号分类精度，该模型大幅减少了16QAM与64QAM的混淆程度，在18dB时达到了93.9%的最高识别准确率。该CGDNN模型既提高了低信噪比下AMR的识别准确率，也提高了模型训练的效率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61801319)
四川省科技厅省院省校重点项目(2020YFSY0027)
四川轻化工大学研究生创新基金资助项目(Y2023314,Y2023290)
四川轻化工大学留学归国项目(2023RC24)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0581
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第8期
发布历史
[2024-02-06] 优先出版
引用本文
周顺勇, 陆欢, 胡琴, 等. 基于CGDNN的低信噪比自动调制识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0581. (Zhou Shunyong, Lu Huan, Hu Qin, et al. Low signal-to-noise ratio automatic modulation recognition method based on CGDNN [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0581. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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