【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無線通信，具體涉及到一種基于時序掩膜自編碼器的調制識別方法。
技術介紹
1、調制識別能夠在非合作無線通信條件下識別未知調制信號的調制類型，也是無線電信號檢測和解調間的重要步驟。近年來，隨著無線通信技術的迅猛發展，調制識別在認知無線電、網絡安全、電子對抗等民用和軍用領域受到了愈加廣泛的關注。
2、調制識別方法主要可以歸納為兩大類：基于最大似然函數的方法和基于時序信號特征的方法。深度學習理論的迅猛發展和計算機算力的顯著增強進一步推動了基于時序信號特征的調制識別方法的研究。基于深度學習的調制識別方法通常會首先利用深度神經網絡對時序信號進行特征提取，然后進一步利用分類器對提取到的時序信號特征進行分類。由此可見，對時序信號的特征提取能力直接關乎到分類器的分類結果，進而影響調制識別準確率。但是現有的利用深度神經網絡的調制識別方法對時序信號的特征提取能力還有待增強，調制識別準確率也有待提升。因此，對于調制識別方法，如何提升深度神經網絡對時序信號的特征提取能力是亟待解決的問題。
技術實現思路
1、針對上述問題，本專利技術提出了一種基于時序掩膜自編碼器的調制識別方法。具體步驟包括：首先，仿真調制信號，并以其作為樣本制作訓練集和測試集；然后，設計時序掩膜自編碼器，并利用訓練集中的樣本分別進行預訓練、參數遷移以及參數微調；最后，利用測試集中的樣本測試所提出的調制識別方法，通過計算得到調制識別準確率。
2、本專利技術的方案具體如下：
3、a：仿真調制信號，
4、a1：通過仿真得到調制信號。
5、a2：從調制信號中提取i路信號和q路信號。
6、a3：制作數據集。
7、b：設計時序掩膜自編碼器，并利用訓練集中的樣本分別進行預訓練、參數遷移以及參數微調。
8、b1：設計時序掩膜自編碼器。
9、b2：進行預訓練。
10、b3：進行參數遷移。
11、b4：進行參數微調。
12、c：利用測試集中的樣本測試所提出的調制識別方法，通過計算得到調制識別準確率。
13、c1：利用測試集中的樣本測試所提出的調制識別方法。
14、c2：通過計算得到調制識別準確率。
15、本專利技術所提出的方法帶來的有益效果至少包括：
16、(1)一種基于時序掩膜自編碼器的調制識別方法，在預訓練階段，設計了時序掩膜自編碼器這一深度神經網絡。利用輸入的時序信號特征和解碼后的時序信號特征間的均方誤差構成損失函數，按照自監督學習的方式對時序掩膜自編碼器進行預訓練，實現參數優化。通過對所設計的時序掩膜自編碼器進行預訓練，提升了對時序信號的特征提取能力。
17、(2)一種基于時序掩膜自編碼器的調制識別方法，在參數微調階段，保留了時序掩膜自編碼器中的編碼器以及預訓練后的參數，實現參數遷移；再用多層感知機替換了解碼器并進行了隨機初始化。利用輸入的時序信號特征所對應的調制類型標簽和多層感知機的輸出間的交叉熵構成損失函數，按照有監督學習的方式對時序掩膜自編碼器的編碼器和多層感知機進行參數微調，實現參數優化。通過對時序掩膜自編碼器的編碼器和多層感知機的參數微調，提升了調制識別準確率。
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1.一種基于時序掩膜自編碼器的調制識別方法。其特征在于包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種基于時序掩膜自編碼器的調制...
【專利技術屬性】
技術研發人員：欒聲揚，周嘉晨，朱明波，李春雷，尚睿，許朋，
申請(專利權)人：江蘇師范大學，
類型：發明
國別省市：
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