摘 要
随着无线通信技术的快速发展，频谱资源日益紧张，对无线信号进行高效分类与识别成为解决频谱管理问题的关键。本研究旨在利用机器学习方法实现复杂电磁环境下无线信号的自动分类与调制识别，以提升频谱感知和利用效率。为此，本文提出了一种基于深度学习框架的无线信号分类算法，通过构建卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的混合模型，提取信号时域和频域特征并进行联合优化。实验中采用合成数据集与真实采集数据集进行验证，结果表明该方法在低信噪比条件下仍能保持较高的分类准确率，相较于传统方法具有显著优势。
关键词：无线信号分类 深度学习 卷积神经网络
Abstract
With the rapid development of wireless communication technology, the spectrum resources are increasingly tight, and the efficient classification and identification of wireless signals becomes the key to solve the problem of spectrum managements. This study aims to use machine learning methods to realize automatic classification and modulation recognition of wireless signals in complex electromagnetic environment to improve spectrum perception and utilization efficiency. So this paper proposes a wireless signal classification algorithm based on deep learning fr amework, which builds a hybrid model combining convolutional neural network (CNN) and long and short-term memory network (LSTM), extracts signal time domain and frequency domain features and performs joint optimization. Using synthetic dataset and real collected dataset, the results show that the method can maintain high classification accuracy under low signal to noise ratio, which has significant advantages over the traditional method.
Keyword:Wireless Signal Classification Deep Learning Convolutional Neural Network
目 录
1绪论 1
1.1无线信号分类的研究背景与意义 1
1.2国内外研究现状分析 1
1.3本文研究方法与技术路线 2
2机器学习在无线信号分类中的基础理论 2
2.1无线信号的特征提取方法 2
2.2常见机器学习算法概述 3
2.3特征选择对分类性能的影响 3
2.4数据预处理技术及其应用 4
3基于机器学习的无线信号分类模型构建 4
3.1分类模型的设计原则 4
3.2深度学习模型在信号分类中的应用 5
3.3支持向量机在无线信号识别中的表现 5
3.4模型优化与参数调优策略 5
3.5实验验证与结果分析 6
4无线信号分类的实际应用场景与挑战 6
4.1复杂环境下的信号分类问题 6
4.2不同调制方式的识别效果评估 7
4.3跨领域数据集的适用性研究 7
4.4算法实时性与计算效率分析 8
4.5当前技术瓶颈与未来发展方向 8
结论 9
参考文献 10
致谢 11
随着无线通信技术的快速发展，频谱资源日益紧张，对无线信号进行高效分类与识别成为解决频谱管理问题的关键。本研究旨在利用机器学习方法实现复杂电磁环境下无线信号的自动分类与调制识别，以提升频谱感知和利用效率。为此，本文提出了一种基于深度学习框架的无线信号分类算法，通过构建卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的混合模型，提取信号时域和频域特征并进行联合优化。实验中采用合成数据集与真实采集数据集进行验证，结果表明该方法在低信噪比条件下仍能保持较高的分类准确率，相较于传统方法具有显著优势。
关键词：无线信号分类 深度学习 卷积神经网络
Abstract
With the rapid development of wireless communication technology, the spectrum resources are increasingly tight, and the efficient classification and identification of wireless signals becomes the key to solve the problem of spectrum managements. This study aims to use machine learning methods to realize automatic classification and modulation recognition of wireless signals in complex electromagnetic environment to improve spectrum perception and utilization efficiency. So this paper proposes a wireless signal classification algorithm based on deep learning fr amework, which builds a hybrid model combining convolutional neural network (CNN) and long and short-term memory network (LSTM), extracts signal time domain and frequency domain features and performs joint optimization. Using synthetic dataset and real collected dataset, the results show that the method can maintain high classification accuracy under low signal to noise ratio, which has significant advantages over the traditional method.
Keyword:Wireless Signal Classification Deep Learning Convolutional Neural Network
目 录
1绪论 1
1.1无线信号分类的研究背景与意义 1
1.2国内外研究现状分析 1
1.3本文研究方法与技术路线 2
2机器学习在无线信号分类中的基础理论 2
2.1无线信号的特征提取方法 2
2.2常见机器学习算法概述 3
2.3特征选择对分类性能的影响 3
2.4数据预处理技术及其应用 4
3基于机器学习的无线信号分类模型构建 4
3.1分类模型的设计原则 4
3.2深度学习模型在信号分类中的应用 5
3.3支持向量机在无线信号识别中的表现 5
3.4模型优化与参数调优策略 5
3.5实验验证与结果分析 6
4无线信号分类的实际应用场景与挑战 6
4.1复杂环境下的信号分类问题 6
4.2不同调制方式的识别效果评估 7
4.3跨领域数据集的适用性研究 7
4.4算法实时性与计算效率分析 8
4.5当前技术瓶颈与未来发展方向 8
结论 9
参考文献 10
致谢 11
