基于相位融合特征和残差网络的调制智能识别

针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题,提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理,恢复出较理想的基带信号,将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征.利用深度学习(DL)将调制识别转换成图像的分类问题,将所提取的特征通过2路并行输入的轻量级残差结构网络,开展分层学习和特征融合训练,完成对目标调制方式的识别.仿真实验表明,基于融合特征的识别结果优于目前的基于高阶累积量、星座图和波形数据的识别结果,当信噪比(SNR)高于2 dB时,对MPSK(调制的阶数为2、4、8)、MQAM(调制的阶数为16、64)、MAPSK(调制的阶数为16、32)这7类调制的识别率可以达到95.14%.