基于深度学习的未知调制类型的信号识别

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1、圓，硕士学位论文＿圓基于深度学习的未知调制类型的信号识别１ａ作者姓名劭学校导师姓名、职称刘雪芳副教授企业导师姓名、职称何清素高工申请学位类别工程硕士西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宄成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同事对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作

2、了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处一，本人承担切法律责任。＼本人签名：日期：＾ｊＬ９西安电子科技大学关于论文使用授权的说明，本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印，结合学位论文研宄成果完成的论、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。＿：本人签名：ｋ导师签名评

3、日期：浦４、丨期：Ｊ．只日学校代码10701学号1501120425分类号TN911密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于深度学习的未知调制类型的信号识别作者姓名：张劭领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：刘雪芳副教授企业导师姓名、职称：何清素高工学院：通信工程学院提交日期：2018年6月SignalRecognitionofUnknownModulationTypeBasedonDeepLearningAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsfort

4、hedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByZhangShaoSupervisor:LiuXuefangTitle:AssociateProfessorSupervisor:HeQingsuTitle:SeniorEngineerJune2018February2015摘要摘要为了能够快速、有效、准确地传递不同性质的通信信号，发送端可以采用不同类型的调制方式，因此准确识别接收信号的调制方式成为下一步通信信号处理的重要前提。随着通信技术的飞速发展，通信环境越来越复杂，通信信号变得更加多样化和复杂化，各种类型的调制方式

5、也不断地涌现。在某些通信应用背景下，接收方会接收到一些应用未知调制方式的通信信号，因此，如何有效地识别出未知调制类型信号成为调制识别领域的一大研究性课题。在基于特征的传统调制识别技术中，特征主要来自人工提取的专家特征，人工提取不仅耗时费力而且鲁棒性不佳。随着深度学习在语音识别以及图像处理等领域的成功应用，研究人员对深度学习的特征学习能力更加关注。鉴于调制识别领域面临的问题和深度学习的超强学习能力，本文提出了两种不同环境中的未知调制类型信号识别方法，主要研究内容如下：（1）本文针对数据库中存在大量有标签数据集的情况，提出了一种基于监督学习分类模型与降维算法相结合的未知调制类型信号识别方法。

6、该方法建立了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）分类模型的网络结构图，输入已知调制类型信号的I/Q分量，并选择合适的网络参数训练CNN分类模型，利用训练好的CNN分类模型对接收到的含有未知调制类型的信号样本集进行特征学习，获得能够表征样本信号内在信息的特征。最后利用不同的降维算法对得到的高维特征降维并可视化，根据可视化后的效果图，选择降维效果最佳的算法得到的低维特征数据，并基于距离公式计算未知调制类型信号的识别率。仿真结果证明本方法能够有效地识别未知调制类型的信号。（2）本文针对获得标签数据比较困难的情况，提出了一种基于长短期记忆网络（LongSh

7、ort-termMemory，LSTM）预测模型和高斯分布模型相结合的未知调制类型的信号识别方法。该方法设计了LSTM预测模型的网络结构图，输入已知调制类型信号的幅值，利用不同的网络参数实现了LSTM层的构建和训练过程。用LSTM模型的预测值和真实值的差，估计出已知调制方式的信号数据集的误差分布，用误差作为高斯分布检测模型的特征值实现未知调制类型信号的识别。LSTM模型对序列数据拥有较强的学习能力，本文中的调制信号数据集本身就属于一