自动调制识别（Automatic Modulation Recognition）

项目简介

自动调制识别（AMR）是无线通信中的关键任务，旨在通过分析无线电信号来识别其调制方式。随着无线通信技术的快速发展，传统的信号处理方法已无法满足高效识别的需求，因此深度学习技术逐渐成为AMR领域的研究热点。 本项目实现了一个基于深度学习的自动调制识别模型，使用卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）相结合的方法，通过对输入的无线信号进行多层次特征提取、时间序列建模和重要特征聚焦，准确地对不同的调制方式进行分类。我们使用了RML2016.10a数据集进行实验，探索模型在不同信噪比（SNR）条件下的表现。

目录

• 自动调制识别（Automatic Modulation Recognition）
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数据集

使用的是RML2016.10a数据集，包含11种不同调制类型的信号样本，适用于自动调制识别研究。信号以复数形式存储，包含不同信噪比（SNR）条件下的样本。

模型架构

本项目的模型结构包括：

• 特征提取器：特征提取部分使用多个残差块（Residual Blocks），每个残差块包含卷积层、批归一化、激活函数和SE模块（Squeeze-and-Excitation），通过卷积操作提取信号的局部特征，同时通过 SE 模块提升通道间的特征表示能力。该部分逐步增加通道数，并通过最大池化层进行降采样，从而提取出更高层次的空间特征。。
• 序列建模器：双向 LSTM（Long Short-Term Memory） 被用于捕获信号序列中的时间依赖性。LSTM 适合处理时间序列数据，通过记住长期依赖信息来避免传统 RNN 中的梯度消失问题。在该模型中，使用了双向 LSTM，使得网络能够同时从前向和反向捕获序列中的信息。
• 多头注意力机制：多头注意力机制（Multihead Attention）用于进一步增强模型对输入序列中重要特征的聚焦能力。通过计算序列中各个时间步之间的加权关系，注意力机制可以选择性地关注对分类任务最重要的时刻或特征。。

结果分析

实验结果表明，在高信噪比条件下，模型的分类准确率可稳定90%以上，而在低信噪比下，尽管准确率较低，但相较于目前他人已有的结果，仍然实现在低信噪比下的一个大幅度提升。

环境要求

• Python 3.x
• PyTorch

了解更多

如果想详细了解，可以移至个人博客，这里有更加详细完整的说明。