基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類

吳亞潔

（貴陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，貴州 貴陽 550081）

1 研究背景

隨著無線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展和智能設(shè)備的普及，無線信號(hào)的識(shí)別和分類成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。無線信號(hào)識(shí)別和分類在無線通信、電子偵察、頻譜管理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的無線信號(hào)識(shí)別方法通常依賴于專家設(shè)計(jì)的特征提取和分類器，但這種方法面臨著特征選擇困難、泛化能力弱等問題[1]。

不同類型的無線信號(hào)具有復(fù)雜多變的特征，傳統(tǒng)方法難以確定最佳特征集合[2]。傳統(tǒng)方法在面對(duì)未知信號(hào)或新場(chǎng)景時(shí)泛化能力有限，難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的多樣性和復(fù)雜性。因此，研究開發(fā)一種能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征并具有較強(qiáng)泛化能力的無線信號(hào)識(shí)別和分類方法具有重要意義。

2 相關(guān)工作

傳統(tǒng)無線信號(hào)識(shí)別和分類方法主要包括特征提取和分類器構(gòu)建兩個(gè)步驟。特征提取通常基于領(lǐng)域知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)，如時(shí)域、頻域或時(shí)頻域特征。常見的分類器包括支持向量機(jī)（SVM）、k最近鄰（k-NN）、決策樹等。傳統(tǒng)方法的局限性在于需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，特征選擇困難且主觀性較強(qiáng)，泛化能力較弱。

深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成效。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)中取得了突破，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在自然語言處理中廣泛應(yīng)用。

已有的基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類研究涉及多種模型和方法。一些研究使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)調(diào)制分類，通過學(xué)習(xí)時(shí)頻圖像的特征來識(shí)別不同的調(diào)制類型。另一些研究利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R N N）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)序列型信號(hào)進(jìn)行分類，能夠捕捉時(shí)序信息。還有研究采用變換器（Transformer）模型來處理無線信號(hào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高效的分類性能。

這些研究表明基于深度學(xué)習(xí)的方法在無線信號(hào)識(shí)別和分類方面具有潛力。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些挑戰(zhàn)，如訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、模型可解釋性不夠等。因此，進(jìn)一步研究和改進(jìn)是必要的，以提高基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類的性能和實(shí)用性。

3 深度學(xué)習(xí)在無線信號(hào)識(shí)別和分類中的應(yīng)用

3.1 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)和原理

（1）自動(dòng)特征提取：深度學(xué)習(xí)模型可以通過層層堆疊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)適合任務(wù)的特征表示，避免了傳統(tǒng)方法中手動(dòng)設(shè)計(jì)特征的困難和主觀性[3]。

（2）端到端學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)模型可以直接從原始信號(hào)數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，不需要手動(dòng)進(jìn)行特征提取和預(yù)處理，從而實(shí)現(xiàn)了端到端的學(xué)習(xí)過程。

（3）泛化能力強(qiáng)：通過大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和深層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的泛化能力，可以應(yīng)對(duì)不同類型的無線信號(hào)和復(fù)雜場(chǎng)景[4]。

3.2 將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于無線信號(hào)處理

（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理：收集和準(zhǔn)備適當(dāng)?shù)臒o線信號(hào)數(shù)據(jù)集，包括不同調(diào)制類型、不同信噪比等；進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如歸一化、濾波、降噪等。

（2）模型設(shè)計(jì)：選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于處理時(shí)頻圖像數(shù)據(jù)，通過卷積層和池化層進(jìn)行特征提取和降維，然后通過全連接層進(jìn)行分類。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)適用于處理時(shí)序信號(hào)數(shù)據(jù)，能夠捕捉時(shí)序依賴關(guān)系，通過循環(huán)層和LSTM單元進(jìn)行特征提取和分類。變換器（Transformer）適用于處理序列數(shù)據(jù)，通過自注意力機(jī)制和多層感知機(jī)進(jìn)行特征提取和分類。這些深度學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和調(diào)整，也可以進(jìn)行組合和改進(jìn)。

（3）模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法采用計(jì)算模型輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差，利用鏈?zhǔn)椒▌t逐層傳播誤差信號(hào)，然后更新模型的參數(shù)。可選擇合適的優(yōu)化器來更新模型的參數(shù)，常用的優(yōu)化器包括隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等，可以根據(jù)任務(wù)和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行選擇。為了防止模型過擬合，可以應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1、L2正則化或dropout等，限制模型的復(fù)雜度。

（4）模型評(píng)估：使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，模型評(píng)估是衡量無線信號(hào)識(shí)別和分類模型性能的關(guān)鍵步驟。常用的性能指標(biāo)包括分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例的準(zhǔn)確率；被正確分類為正例的樣本數(shù)占所有被分類為正例的樣本數(shù)的比例精確率；被正確分類為正例的樣本數(shù)占所有真實(shí)正例的樣本數(shù)的比例的召回率；綜合考慮精確率和召回率的調(diào)和平均值，用于評(píng)估分類器的綜合性能的F1值；展示分類結(jié)果的詳細(xì)信息，包括真正例、假正例、真反例和假反例的數(shù)量的混淆矩陣。

3.3 不同深度學(xué)習(xí)模型的適用性和性能比較

（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：CNN在處理時(shí)域和頻域的圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，適用于基于時(shí)頻圖像的信號(hào)分類任務(wù)，如調(diào)制識(shí)別。

（2）遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)：RNN和LSTM適用于處理序列型的信號(hào)數(shù)據(jù)，能夠捕捉時(shí)序信息，適用于基于序列數(shù)據(jù)的信號(hào)分類任務(wù)，如語音識(shí)別。

（3）變換器（Transformer）：Transformer模型在自然語言處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色，適用于處理序列數(shù)據(jù)，如將時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換為序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

在性能比較方面，不同模型的性能取決于任務(wù)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的特征。CNN在處理時(shí)頻圖像方面表現(xiàn)較好，RNN和LSTM在處理時(shí)序信息方面表現(xiàn)較好，而Transformer在處理長距離依賴關(guān)系方面具有優(yōu)勢(shì)。但具體的性能比較需要根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。

4 數(shù)據(jù)集獲取和預(yù)處理

4.1 數(shù)據(jù)獲取方式

數(shù)據(jù)集獲取和預(yù)處理在無線信號(hào)識(shí)別和分類中起著關(guān)鍵作用。數(shù)據(jù)集獲取：無線信號(hào)數(shù)據(jù)集可以在實(shí)驗(yàn)室或現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中使用軟件定義無線電（SDR）設(shè)備或其他無線信號(hào)采集設(shè)備進(jìn)行采集。通過調(diào)整采樣頻率、帶寬和接收機(jī)參數(shù)等，獲取不同調(diào)制類型、信噪比和通信場(chǎng)景下的無線信號(hào)數(shù)據(jù)。利用已公開的無線信號(hào)數(shù)據(jù)集，如RadioML、CRWU、RadarNet等。這些數(shù)據(jù)集通常包含多個(gè)調(diào)制類型和多個(gè)信噪比水平的無線信號(hào)數(shù)據(jù)，可以用于訓(xùn)練和評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型。

4.2 數(shù)據(jù)格式和特征選擇

在無線信號(hào)處理中，數(shù)據(jù)格式通常是時(shí)域序列或時(shí)頻圖像。時(shí)域序列是原始信號(hào)的時(shí)間采樣序列，可直接輸入到深度學(xué)習(xí)模型中。時(shí)頻圖像是將時(shí)域序列轉(zhuǎn)換為時(shí)頻域的表示，常用的方法包括短時(shí)傅里葉變換（STFT）、連續(xù)小波變換（CWT）等。時(shí)頻圖像可以作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入，具有更好的特征表達(dá)能力。

特征選擇是指從原始信號(hào)中提取有代表性的特征。在深度學(xué)習(xí)中，一般不需要手動(dòng)進(jìn)行特征選擇，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取適合任務(wù)的特征。這是深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)之一，避免了傳統(tǒng)方法中手動(dòng)設(shè)計(jì)特征的困難。

4.3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的應(yīng)用

（1）時(shí)移和頻移：對(duì)時(shí)域序列進(jìn)行隨機(jī)的時(shí)間和頻率平移，模擬不同的通信時(shí)延和多普勒效應(yīng)。

（2）噪聲添加：向信號(hào)中添加隨機(jī)噪聲，模擬真實(shí)通信中的噪聲干擾。

（3）信號(hào)幅度調(diào)整：對(duì)信號(hào)的幅度進(jìn)行隨機(jī)的縮放和調(diào)整，模擬不同的信號(hào)強(qiáng)度和衰落情況。

通過應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，可以擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模，并且使模型對(duì)不同噪聲和變化具有更好的魯棒性。

5 應(yīng)用場(chǎng)景及挑戰(zhàn)

5.1 應(yīng)用場(chǎng)景

（1）無線入侵檢測(cè)：深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于無線網(wǎng)絡(luò)中的入侵檢測(cè)，用于識(shí)別和分類具有惡意行為的無線信號(hào)。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)正常的無線通信信號(hào)和惡意入侵信號(hào)進(jìn)行區(qū)分，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警無線網(wǎng)絡(luò)中的潛在安全威脅。

（2）頻譜監(jiān)測(cè)：頻譜監(jiān)測(cè)是指對(duì)無線通信頻譜進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，以檢測(cè)和識(shí)別頻譜中的不同信號(hào)類型和占用情況。基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類方法可以應(yīng)用于頻譜監(jiān)測(cè)，通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以自動(dòng)識(shí)別不同調(diào)制類型、通信協(xié)議和信號(hào)源，并提供實(shí)時(shí)的頻譜監(jiān)測(cè)和分析結(jié)果。

（3）物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別：在物聯(lián)網(wǎng)中，大量的設(shè)備通過無線信號(hào)進(jìn)行通信。基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類可以應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的識(shí)別和管理，通過分析設(shè)備發(fā)送的無線信號(hào)，可以識(shí)別不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括傳感器、智能家居設(shè)備、無人機(jī)等，并進(jìn)行設(shè)備的自動(dòng)化管理和控制。

（4）無線通信質(zhì)量評(píng)估：深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于無線通信質(zhì)量的評(píng)估和預(yù)測(cè)。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)無線信號(hào)的傳輸質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估，包括信號(hào)強(qiáng)度、信噪比、誤碼率等指標(biāo)，從而提供實(shí)時(shí)的無線通信質(zhì)量監(jiān)測(cè)和優(yōu)化。

基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類方法還可以應(yīng)用于無線電頻譜管理、智能交通系統(tǒng)中的車輛識(shí)別與通信、無線電頻段的干擾監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，在這些應(yīng)用場(chǎng)景中都實(shí)現(xiàn)了對(duì)無線信號(hào)的智能化分析和處理，提高了系統(tǒng)的效率和可靠性。

5.2 基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類方法面臨的挑戰(zhàn)

（1）數(shù)據(jù)不平衡問題：在無線信號(hào)識(shí)別和分類任務(wù)中，不同信號(hào)類型的數(shù)據(jù)分布通常存在不平衡性，某些類型的信號(hào)樣本數(shù)量較少。這會(huì)導(dǎo)致模型在少數(shù)類別上的性能下降。解決這一問題的方法包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、樣本權(quán)重調(diào)整和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。

（2）多信號(hào)干擾和復(fù)雜場(chǎng)景：無線信號(hào)通常存在于多信號(hào)干擾和復(fù)雜的通信場(chǎng)景，如多徑衰落、頻率選擇性衰落等。這些因素會(huì)對(duì)信號(hào)的特征造成影響，增加了識(shí)別和分類的難度。解決這一問題的方法包括引入更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、增加模型的容量和設(shè)計(jì)更具魯棒性的特征提取方法。

（3）實(shí)時(shí)性要求：在某些應(yīng)用場(chǎng)景中，無線信號(hào)的識(shí)別和分類需要具備實(shí)時(shí)性。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能存在計(jì)算和時(shí)延方面的限制。因此，需要設(shè)計(jì)輕量化的模型和優(yōu)化算法，以滿足實(shí)時(shí)性要求。

6 結(jié)束語

本文介紹了基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類方法在多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中具有廣泛的應(yīng)用潛力，基于深度學(xué)習(xí)的方法可以提供高效準(zhǔn)確的無線信號(hào)識(shí)別和分類能力；同時(shí)，也指出了該領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)不平衡、多信號(hào)干擾和實(shí)時(shí)性要求等。基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)識(shí)別和分類具有巨大的潛力和前景，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，可以期待在無線通信領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高準(zhǔn)確性、更具魯棒性的信號(hào)識(shí)別和分類。