隨著通信領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展,人們之間的交流越來越便捷,隨之而來的是無線設(shè)備數(shù)量的大幅度增長,對頻譜資源的需求也越來越高。與此同時,學(xué)者的研究方向除了如何提高頻譜資源利用率外,保密通信也成為主要研究方向之一。為避免出現(xiàn)竊聽等情況,發(fā)送方可隨機更改信號的調(diào)制方式以保證通信的安全,因此在接受方則需要進(jìn)行信號調(diào)制方式自適應(yīng)分類。信號調(diào)制方式自適應(yīng)分類在民用和軍事的無線通信領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。當(dāng)前信號調(diào)制分類多是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基于特征的分類,可通過對數(shù)據(jù)集和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)修改進(jìn)一步提高分類準(zhǔn)確率。首先,本文通過采用改進(jìn)的Triple-GAN網(wǎng)絡(luò)對原始的數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)展,增加訓(xùn)練樣例,解決了由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足和過擬合導(dǎo)致的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號調(diào)制分類方面受限的問題,而且新生成的樣例可提供額外的輔助信息來訓(xùn)練分類網(wǎng)絡(luò)。利用擴(kuò)展后的數(shù)據(jù)集對信號調(diào)制方式分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提高信號調(diào)制方式分類的準(zhǔn)確率。并對數(shù)據(jù)集中的IQ向量進(jìn)行計算,得到其所對應(yīng)的瞬時幅度和相位,將計算后的結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,來驗證生成的數(shù)據(jù)是否具有真實意義。其次,本文通過對分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),將在分類方面具有卓越性能的ResNeXt網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到信...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖5-3加入不同數(shù)目偽樣例的分類混淆矩陣

第5章實驗結(jié)果及分析55隨著生成樣例數(shù)的提高，信號的分類準(zhǔn)確率從88.3%提高到了90.27%，但是在新增樣例個數(shù)達(dá)到30000以后，其準(zhǔn)確率沒有較高的增幅，基本與橫軸平行。從圖5-2的分類準(zhǔn)確率的變化也可以看到，添加的偽樣例數(shù)為27800和48800時，其分類準(zhǔn)確率的曲線基本重....

圖5-6不同網(wǎng)絡(luò)的分類混淆矩陣

本文編號：3926550