基于深度学习的无线信号识别和分类

吴亚洁

（贵阳职业技术学院，贵州 贵阳 550081）

1 研究背景

随着无线通信技术的迅猛发展和智能设备的普及，无线信号的识别和分类成为一个重要的研究领域。无线信号识别和分类在无线通信、电子侦察、频谱管理等领域具有广泛的应用前景。传统的无线信号识别方法通常依赖于专家设计的特征提取和分类器，但这种方法面临着特征选择困难、泛化能力弱等问题[1]。

不同类型的无线信号具有复杂多变的特征，传统方法难以确定最佳特征集合[2]。传统方法在面对未知信号或新场景时泛化能力有限，难以应对现实世界中的多样性和复杂性。因此，研究开发一种能够自动学习特征并具有较强泛化能力的无线信号识别和分类方法具有重要意义。

2 相关工作

传统无线信号识别和分类方法主要包括特征提取和分类器构建两个步骤。特征提取通常基于领域知识和专家经验，如时域、频域或时频域特征。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、k最近邻（k-NN）、决策树等。传统方法的局限性在于需要手动设计特征，特征选择困难且主观性较强，泛化能力较弱。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成效。例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测中取得了突破，递归神经网络（ANN）和长短期记忆网络（LSTM）在自然语言处理中广泛应用。

已有的基于深度学习的无线信号识别和分类研究涉及多种模型和方法。一些研究使用卷积神经网络进行信号调制分类，通过学习时频图像的特征来识别不同的调制类型。另一些研究利用循环神经网络（R N N）或长短期记忆网络对序列型信号进行分类，能够捕捉时序信息。还有研究采用变换器（Transformer）模型来处理无线信号数据，实现高效的分类性能。

这些研究表明基于深度学习的方法在无线信号识别和分类方面具有潜力。然而，现有研究仍存在一些挑战，如训练数据不足、模型可解释性不够等。因此，进一步研究和改进是必要的，以提高基于深度学习的无线信号识别和分类的性能和实用性。

3 深度学习在无线信号识别和分类中的应用

3.1 深度学习的优势和原理

（1）自动特征提取：深度学习模型可以通过层层堆叠的神经网络结构，从原始数据中自动学习适合任务的特征表示，避免了传统方法中手动设计特征的困难和主观性[3]。

（2）端到端学习：深度学习模型可以直接从原始信号数据中进行学习，不需要手动进行特征提取和预处理，从而实现了端到端的学习过程。

（3）泛化能力强：通过大规模的训练数据和深层网络的学习，深度学习模型具有较强的泛化能力，可以应对不同类型的无线信号和复杂场景[4]。

3.2 将深度学习应用于无线信号处理

（1）数据准备和预处理：收集和准备适当的无线信号数据集，包括不同调制类型、不同信噪比等；进行数据预处理，如归一化、滤波、降噪等。

（2）模型设计：选择合适的深度学习模型架构，如卷积神经网络、递归神经网络，用于处理时频图像数据，通过卷积层和池化层进行特征提取和降维，然后通过全连接层进行分类。递归神经网络和长短期记忆网络适用于处理时序信号数据，能够捕捉时序依赖关系，通过循环层和LSTM单元进行特征提取和分类。变换器（Transformer）适用于处理序列数据，通过自注意力机制和多层感知机进行特征提取和分类。这些深度学习模型可以根据具体任务和数据特点进行选择和调整，也可以进行组合和改进。

（3）模型训练：使用训练数据集对深度学习模型进行训练，通过反向传播算法采用计算模型输出与真实标签之间的误差，利用链式法则逐层传播误差信号，然后更新模型的参数。可选择合适的优化器来更新模型的参数，常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等，可以根据任务和数据的特点进行选择。为了防止模型过拟合，可以应用正则化技术，如L1、L2正则化或dropout等，限制模型的复杂度。

（4）模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，模型评估是衡量无线信号识别和分类模型性能的关键步骤。常用的性能指标包括分类正确的样本数占总样本数的比例的准确率；被正确分类为正例的样本数占所有被分类为正例的样本数的比例精确率；被正确分类为正例的样本数占所有真实正例的样本数的比例的召回率；综合考虑精确率和召回率的调和平均值，用于评估分类器的综合性能的F1值；展示分类结果的详细信息，包括真正例、假正例、真反例和假反例的数量的混淆矩阵。

3.3 不同深度学习模型的适用性和性能比较

（1）卷积神经网络：CNN在处理时域和频域的图像数据方面表现出色，适用于基于时频图像的信号分类任务，如调制识别。

（2）递归神经网络和长短期记忆网络：RNN和LSTM适用于处理序列型的信号数据，能够捕捉时序信息，适用于基于序列数据的信号分类任务，如语音识别。

（3）变换器（Transformer）：Transformer模型在自然语言处理领域表现出色，适用于处理序列数据，如将时序信号转换为序列数据进行分类。

在性能比较方面，不同模型的性能取决于任务的特点和数据的特征。CNN在处理时频图像方面表现较好，RNN和LSTM在处理时序信息方面表现较好，而Transformer在处理长距离依赖关系方面具有优势。但具体的性能比较需要根据具体任务和数据集进行实验评估。

4 数据集获取和预处理

4.1 数据获取方式

数据集获取和预处理在无线信号识别和分类中起着关键作用。数据集获取：无线信号数据集可以在实验室或现场环境中使用软件定义无线电（SDR）设备或其他无线信号采集设备进行采集。通过调整采样频率、带宽和接收机参数等，获取不同调制类型、信噪比和通信场景下的无线信号数据。利用已公开的无线信号数据集，如RadioML、CRWU、RadarNet等。这些数据集通常包含多个调制类型和多个信噪比水平的无线信号数据，可以用于训练和评估深度学习模型。

4.2 数据格式和特征选择

在无线信号处理中，数据格式通常是时域序列或时频图像。时域序列是原始信号的时间采样序列，可直接输入到深度学习模型中。时频图像是将时域序列转换为时频域的表示，常用的方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）等。时频图像可以作为深度学习模型的输入，具有更好的特征表达能力。

特征选择是指从原始信号中提取有代表性的特征。在深度学习中，一般不需要手动进行特征选择，深度学习模型可以自动学习和提取适合任务的特征。这是深度学习的优势之一，避免了传统方法中手动设计特征的困难。

4.3 数据增强方法的应用

（1）时移和频移：对时域序列进行随机的时间和频率平移，模拟不同的通信时延和多普勒效应。

（2）噪声添加：向信号中添加随机噪声，模拟真实通信中的噪声干扰。

（3）信号幅度调整：对信号的幅度进行随机的缩放和调整，模拟不同的信号强度和衰落情况。

通过应用数据增强方法，可以扩充训练数据集的规模，并且使模型对不同噪声和变化具有更好的鲁棒性。

5 应用场景及挑战

5.1 应用场景

（1）无线入侵检测：深度学习可以应用于无线网络中的入侵检测，用于识别和分类具有恶意行为的无线信号。通过训练深度学习模型，可以对正常的无线通信信号和恶意入侵信号进行区分，实时监测和预警无线网络中的潜在安全威胁。

（2）频谱监测：频谱监测是指对无线通信频谱进行实时监测和分析，以检测和识别频谱中的不同信号类型和占用情况。基于深度学习的无线信号识别和分类方法可以应用于频谱监测，通过训练深度学习模型，可以自动识别不同调制类型、通信协议和信号源，并提供实时的频谱监测和分析结果。

（3）物联网设备识别：在物联网中，大量的设备通过无线信号进行通信。基于深度学习的无线信号识别和分类可以应用于物联网设备的识别和管理，通过分析设备发送的无线信号，可以识别不同类型的物联网设备，包括传感器、智能家居设备、无人机等，并进行设备的自动化管理和控制。

（4）无线通信质量评估：深度学习可以应用于无线通信质量的评估和预测。通过训练深度学习模型，可以对无线信号的传输质量进行预测和评估，包括信号强度、信噪比、误码率等指标，从而提供实时的无线通信质量监测和优化。

基于深度学习的无线信号识别和分类方法还可以应用于无线电频谱管理、智能交通系统中的车辆识别与通信、无线电频段的干扰监测等领域，在这些应用场景中都实现了对无线信号的智能化分析和处理，提高了系统的效率和可靠性。

5.2 基于深度学习的无线信号识别和分类方法面临的挑战

（1）数据不平衡问题：在无线信号识别和分类任务中，不同信号类型的数据分布通常存在不平衡性，某些类型的信号样本数量较少。这会导致模型在少数类别上的性能下降。解决这一问题的方法包括数据增强、样本权重调整和生成对抗网络等。

（2）多信号干扰和复杂场景：无线信号通常存在于多信号干扰和复杂的通信场景，如多径衰落、频率选择性衰落等。这些因素会对信号的特征造成影响，增加了识别和分类的难度。解决这一问题的方法包括引入更复杂的网络架构、增加模型的容量和设计更具鲁棒性的特征提取方法。

（3）实时性要求：在某些应用场景中，无线信号的识别和分类需要具备实时性。传统的深度学习模型在处理大规模数据时可能存在计算和时延方面的限制。因此，需要设计轻量化的模型和优化算法，以满足实时性要求。

6 结束语

本文介绍了基于深度学习的无线信号识别和分类方法在多个应用场景中具有广泛的应用潜力，基于深度学习的方法可以提供高效准确的无线信号识别和分类能力；同时，也指出了该领域面临的挑战，如数据不平衡、多信号干扰和实时性要求等。基于深度学习的无线信号识别和分类具有巨大的潜力和前景，随着深度学习技术的不断发展和优化，可以期待在无线通信领域实现更高准确性、更具鲁棒性的信号识别和分类。