摘 要：針對(duì)現(xiàn)有的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法在低信噪比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ，ＳＮＲ） 條件下存在的識(shí)別率較低、調(diào)制類型較少和信道類型不夠豐富等問(wèn)題，提出了一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｓｈｒｉｎｋａｇｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＲＳＮ）的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法。根據(jù)調(diào)制識(shí)別領(lǐng)域的特點(diǎn)，構(gòu)建改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型，充分利用該網(wǎng)絡(luò)的注意力機(jī)制和軟閾值化進(jìn)行降噪處理，提高模型在低ＳＮＲ 條件下的調(diào)制識(shí)別能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比殘差網(wǎng)絡(luò)（Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｎｅｔ-ｗｏｒｋ，ＲｅｓＮｅｔ）、卷積長(zhǎng)短時(shí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｌｏｎｇ-ｓｈｏｒｔ-ｔｅｒｍ Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＬＤＮＮ） 和卷積門控循環(huán)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｇａｔｅｄ ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＧＤＮＮ） 模型，所提方法在低ＳＮＲ 和５ 種信道類型條件下對(duì)２６ 種調(diào)制信號(hào)的識(shí)別中有效地降低了噪聲的影響，在４ ｄＢ 以上時(shí)識(shí)別率達(dá)到了９１． ７０％ ，１０ ｄＢ 時(shí)識(shí)別率在９８％ 以上，取得了較好的識(shí)別表現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：通信信號(hào)；調(diào)制識(shí)別；深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)；注意力機(jī)制；軟閾值化

中圖分類號(hào)：ＴＮ９１１． ３ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）０７－１６４３－０９

０ 引言

自動(dòng)調(diào)制模式識(shí)別（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｃ-ｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＡＭＲ）技術(shù)一直是現(xiàn)代通信軍事領(lǐng)域中的重要研究方向［１］，該技術(shù)可以在電子偵察、電子對(duì)抗［２］等一系列軍事任務(wù)中識(shí)別敵方發(fā)送的干擾信息和關(guān)鍵軍事信息，幫助軍方制定有針對(duì)性的偵察和反偵察戰(zhàn)略［３］。相比于傳統(tǒng)調(diào)制識(shí)別方法采用人工特征分析、算法復(fù)雜和計(jì)算量大等局限［４］，目前基于深度學(xué)習(xí)的ＡＭＲ 技術(shù)為傳統(tǒng)調(diào)制識(shí)別方法無(wú)法克服的難題帶來(lái)了新的解決思路［５］。

２０２０ 年，Ｄａｌｄａｌ 等［６］采用短時(shí)傅里葉變換生成信號(hào)的時(shí)頻特征圖來(lái)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ），實(shí)現(xiàn)了ＡＳＫ、ＦＳＫ、ＰＳＫ 三類數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別。２０２０ 年，Ｚｈｏｕ等［７］設(shè)計(jì)了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ａｄ-ｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＧＡＮ）的半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，該框架可以直接處理ＩＱ 信號(hào)數(shù)據(jù)，并充分利用未標(biāo)記的樣本，實(shí)現(xiàn)對(duì)少量電磁信號(hào)的端到端精確分類。２０２２ 年，Ｌｅｉ 等［８］提出了一種多路徑特征融合網(wǎng)絡(luò)，在１８ ｄＢ 信噪比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ，ＳＮＲ）下，對(duì)１１ 種信號(hào)的識(shí)別精度為９９． ０４％ 。２０２２ 年，Ｔｉａｎ 等［９］提出了基于注意力機(jī)制的ＣＮＮ，對(duì)１０ 種不同的調(diào)制信號(hào)在０ ｄＢ 的條件下達(dá)到了９０％ 以上的識(shí)別率。同樣在低ＳＮＲ 環(huán)境下對(duì)１１ 中信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別中，２０２２ 年，Ｚｏｕ 等［１０］提出了一種注意力機(jī)制短鏈卷積長(zhǎng)短時(shí)記憶深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型，對(duì)信號(hào)調(diào)制進(jìn)行高精度的識(shí)別，并且對(duì)特定信號(hào)不產(chǎn)生混淆。雖然上述研究對(duì)信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別取得了較好的效果，但仍然存在幾點(diǎn)不足：① 信號(hào)調(diào)制方式類型較少；② 缺少對(duì)實(shí)際情況中多種信道條件的模擬；③ 低ＳＮＲ 條件下的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別準(zhǔn)確率仍有提升空間。

本文針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｓｈｒｉｎｋａｇｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＲＳＮ）的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，介紹了ＤＲＳＮ 模型的結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了該模型的訓(xùn)練方法，給出了利用其進(jìn)行通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別的方法步驟，最后利用ＲＭＬ２０１６． １０ａ［１１］和ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １［１２］開(kāi)源數(shù)據(jù)集應(yīng)用ＤＲＳＮ、殘差網(wǎng)絡(luò)（Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲｅｓＮｅｔ）、卷積門控循環(huán)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｇａｔｅｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＧＤＮＮ）和卷積長(zhǎng)短時(shí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｌｏｎｇ ｓｈｏｒｔ-ｔｅｒｍ ＤｅｅｐＮｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＬＤＮ）四種網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)識(shí)別的準(zhǔn)確性進(jìn)行了比較和驗(yàn)證。

１ 通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別系統(tǒng)組成

在低ＳＮＲ 條件下，調(diào)制識(shí)別任務(wù)通常需要挖掘出埋沒(méi)在噪聲中的潛在信號(hào)特征，提高調(diào)制信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率，同時(shí)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)在信道干擾下的特征學(xué)習(xí)能力還需要保證其魯棒性以適應(yīng)不同的信道環(huán)境。因此在本文所提出的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法中，首先針對(duì)低ＳＮＲ 條件下調(diào)制信號(hào)識(shí)別率低的問(wèn)題，利用改進(jìn)的ＤＲＳＮ，利用其注意力機(jī)制和軟閾值化處理，降低噪聲對(duì)模型訓(xùn)練的干擾，增強(qiáng)信號(hào)特征的提取能力，保證了網(wǎng)絡(luò)在高噪聲背景下?lián)碛懈玫奶卣鲗W(xué)習(xí)性能；另外針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性問(wèn)題，本文應(yīng)用ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １ 數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集相較于ＲＭＬ２０１６． １０ａ 數(shù)據(jù)集，包括５ 種不同的調(diào)制系列總共２６ 種調(diào)制類型，并且該數(shù)據(jù)集還包含有５ 種不同的無(wú)線通信信道（理想信道、靜態(tài)信道、瑞利信道、萊斯信道和Ｎａｋａｇａｍｉ-ｍ 信道），模擬了真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中復(fù)雜的調(diào)制類型和多種通信信道環(huán)境，對(duì)于最后模型的訓(xùn)練結(jié)果能夠充分保證其魯棒性。

本文所提出的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別整體系統(tǒng)組成如圖１ 所示。

該系統(tǒng)由四部分構(gòu)成，首先是第一部分網(wǎng)絡(luò)的輸入，該輸入是大小為（２，１ ０２４）的ＩＱ 采樣序列，１ ０２４ 點(diǎn)長(zhǎng)度的信號(hào)采樣點(diǎn)分布更多，在一定程度上能夠降低噪聲的影響，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)提取更多維度數(shù)據(jù)特征的能力。第二部分是一層卷積層，由于輸入信號(hào)數(shù)據(jù)包含較多的調(diào)制類型，因此卷積核尺寸設(shè)置為（３，３），通道數(shù)為１６，粗略地提取出ＩＱ 序列多維度的特征即可。第三部分為修改的深度殘差收縮塊（Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｓｈｒｉｋａｇｅ Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｕｎｉｔ，ＲＳＢＵ），每個(gè)ＲＳＢＵ 又由４ 個(gè)小部分構(gòu)成，包括２ 層卷積層的提取特征部分，注意力機(jī)制部分，軟閾值化部分以及跨層連接部分。該ＲＳＢＵ 的關(guān)鍵特點(diǎn)是使用了ＲｅＬＵ的非線性變換和軟閾值技術(shù)，其中非線性變換使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和捕獲輸入數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。軟閾值化則作為收縮函數(shù)，幫助消除與噪聲相關(guān)的信息，從而提高對(duì)信號(hào)分析的準(zhǔn)確性。這種設(shè)計(jì)特別適合處理包含大量噪聲或不相關(guān)信息的低ＳＮＲ 條件下的通信信號(hào)。在該網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)中，ＲＳＢＵ 共堆疊１３ 層，且通道數(shù)按一定的層數(shù)逐漸遞增，從而形成更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升在低ＳＮＲ 條件下對(duì)信號(hào)特征的提取能力。首先在每個(gè)ＲＳＢＵ 內(nèi)部，輸入信號(hào)特征均先通過(guò)２ 層卷積層，以進(jìn)一步細(xì)化提取序列的多維度特征，其中卷積核尺寸均設(shè)置為（３，３）。卷積層之后，在ＲＳＢＵ 中的注意力機(jī)制和軟閾值化的共同作用下得到不同信號(hào)特征圖的動(dòng)態(tài)閾值，再根據(jù)得到的閾值對(duì)不同通道的特征圖進(jìn)行濾波處理，歸零特征圖中接近于零的特征，達(dá)到降噪的作用。之后通過(guò)殘差結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的非連續(xù)訓(xùn)練來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。第四部分為網(wǎng)絡(luò)的輸出，修正后的特征進(jìn)入到具有２６ 個(gè)神經(jīng)元的全連接層，根據(jù)分類器特輸入的樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的識(shí)別概率，最終得到２６ 種信號(hào)調(diào)制類型的識(shí)別結(jié)果。

２ 網(wǎng)絡(luò)模型與訓(xùn)練

２． １ ＤＲＳＮ 模型的結(jié)構(gòu)

在通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別中，ＲｅｓＮｅｔ 模型存在一些缺點(diǎn)。首先，由于其相對(duì)較淺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，難以捕捉復(fù)雜調(diào)制方案中的復(fù)雜模式和關(guān)系，因此處理具有大量調(diào)制類別的通信信號(hào)時(shí)準(zhǔn)確率降低；其次，隨著網(wǎng)絡(luò)模型的深度增加，性能與復(fù)雜度的提升難以同時(shí)保證；最后，通信信號(hào)與實(shí)際生活中的圖像數(shù)據(jù)不同，其細(xì)節(jié)特征較少，而且容易受到通信系統(tǒng)中常見(jiàn)的噪聲和信道失真的影響，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率下降［１］。

ＤＲＳＮ 作為ＲｅｓＮｅｔ 的改進(jìn)版本，結(jié)合了ＲｅｓＮｅｔ恒等跨層連接的特性，提升了深度學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)定性和改善訓(xùn)練效率，并且引入了軟閾值化和注意力機(jī)制［１３］兩種方法，能夠有效地克服ＲｅｓＮｅｔ 模型存在的缺陷。本文基于該算法，通過(guò)對(duì)通信調(diào)制信號(hào)進(jìn)行特征參數(shù)提取與分類，實(shí)現(xiàn)低ＳＮＲ 和多種信道條件下信號(hào)調(diào)制方式的正確識(shí)別。

ＤＲＳＮ 的核心結(jié)構(gòu)由１３ 個(gè)ＲＳＢＵ 單元組成，如圖２ 所示，它們堆疊在一起處理調(diào)制信號(hào)的ＩＱ 采樣序列。特別地，網(wǎng)絡(luò)中嵌入了一個(gè)軟閾值化單元作為非線性轉(zhuǎn)換層，并利用內(nèi)部的注意力機(jī)制模塊自動(dòng)確定和設(shè)置每個(gè)通道的閾值。

模型的結(jié)構(gòu)及具體處理流程如下：

① 初步特征提?。狠斎氲恼{(diào)制信號(hào)經(jīng)過(guò)一個(gè)卷積層，該層對(duì)ＩＱ 序列進(jìn)行初步的多維特征提取。

② 特征細(xì)化：提取的特征隨后進(jìn)入ＲＳＢＵ。在ＲＳＢＵ 內(nèi)，特征被分成兩路。其中一路進(jìn)入２ 層卷積層進(jìn)行進(jìn)一步的特征細(xì)化，每層卷積都伴隨有批歸一化（Ｂａｔｃｈ Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＢＮ）和ＲｅＬＵ 操作。

③ 特征維度降低：經(jīng)過(guò)這２ 層卷積后，所得到的特征映射經(jīng)過(guò)絕對(duì)值處理，通過(guò)全局平均池化（Ｇｌｏｂａｌ Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｏｏｌｉｎｇ，ＧＡＰ）降維成一維向量。

④ 注意力機(jī)制與閾值計(jì)算：此一維向量被分成２ 路。一路輸入到一個(gè)由２ 個(gè)全連接（Ｆｕｌｌ Ｃｏｎｎｅｃ-ｔｉｏｎ，ＦＣ）層構(gòu)成的注意力機(jī)制模塊，其中第一個(gè)ＦＣ層包含ＢＮ 和ＲｅＬＵ，而第二個(gè)ＦＣ 層僅有ＲｅＬＵ。此模塊的輸出神經(jīng)元數(shù)量與輸入特征的通道數(shù)相匹配。另一路的通道平均值與注意力模塊的輸出相乘，得到每個(gè)通道的專屬閾值。

⑤ 特征融合：使用上述得到的結(jié)果，進(jìn)行軟閾值化操作后，與原先分割的那一路特征相加，實(shí)現(xiàn)跨層的恒等連接。這個(gè)結(jié)果即為ＲＳＢＵ 的輸出，也是下一個(gè)ＲＳＢＵ 單元的輸入。

⑥ 分類輸出：在經(jīng)過(guò)１３ 層ＲＳＢＵ 處理后，特征通過(guò)ＢＮ、ＲｅＬＵ 和ＧＡＰ 進(jìn)行處理，隨后輸入到一個(gè)ＦＣ 層，最終得到分類結(jié)果。

２． １． １ 殘差結(jié)構(gòu)

典型的殘差結(jié)構(gòu)如圖３ 所示，相較于普通的ＣＮＮ，ＲｅｓＮｅｔ 采用了跨層恒等連接，即上一層輸出進(jìn)入殘差模塊前存在２ 個(gè)分支，其中的正常分支進(jìn)入模塊中的卷積層，而另一分支則跳過(guò)卷積層直接與其結(jié)果相加并激活［１４］。該殘差結(jié)構(gòu)能夠有效地解決網(wǎng)絡(luò)梯度爆炸與梯度消失問(wèn)題，但在低ＳＮＲ 的通信調(diào)制識(shí)別場(chǎng)景中，ＲｅｓＮｅｔ 所使用的卷積核作為局部特征提取器，易受到噪聲的干擾而無(wú)法有效檢測(cè)到調(diào)制信號(hào)的特征。在這種情況下，輸出層學(xué)習(xí)到的高級(jí)特征往往不足以正確地對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行分類。

２． １． ２ 軟閾值化

軟閾值化作為大多數(shù)信號(hào)降噪算法的核心步驟，將輸入ｘ 的絕對(duì)值小于閾值τ 的特征刪除，將絕對(duì)值大于τ 的特征朝著零的方向進(jìn)行收縮［１５］。它可以通過(guò)下式來(lái)實(shí)現(xiàn)：

由式（２）可知，軟閾值化的導(dǎo)數(shù)非１ 即０，該性質(zhì)與ＲｅＬＵ 激活函數(shù)類似，能將一定范圍內(nèi)的元素變?yōu)椋?。因此，軟閾值化處理也能夠有效地降低網(wǎng)絡(luò)遭遇梯度彌散和梯度爆炸的風(fēng)險(xiǎn)。

在軟閾值化函數(shù)中，閾值的設(shè)置關(guān)系到能否有效地將噪聲特征置為０，因此閾值的設(shè)置所需要的條件有３ 點(diǎn)：

① 閾值必須是正數(shù)；

② 閾值不能大于輸入信號(hào)的最大值，否則輸出會(huì)全部為０；

③ 每個(gè)樣本應(yīng)該根據(jù)自身的噪聲含量，有著自己獨(dú)立的閾值。

針對(duì)第③ 點(diǎn)，數(shù)據(jù)集信號(hào)樣本分布在－ ２０ ～１８ ｄＢ，不同信號(hào)的噪聲含量通常也不盡相同，處于高ＳＮＲ 環(huán)境的信號(hào)樣本所含噪聲相對(duì)較少，但相對(duì)的低ＳＮＲ 信號(hào)樣本就會(huì)含有較多的噪聲。顯然，針對(duì)不同ＳＮＲ 環(huán)境的調(diào)制信號(hào)在降噪算法里進(jìn)行軟閾值化處理時(shí)，不能僅根據(jù)統(tǒng)一設(shè)置的閾值進(jìn)行降噪處理，高ＳＮＲ 環(huán)境信號(hào)應(yīng)采用較大的閾值，而低ＳＮＲ 樣本應(yīng)設(shè)置較小的閾值。因此，每個(gè)樣本應(yīng)該根據(jù)自身的噪聲含量，有著自己獨(dú)立的閾值，即擁有自適應(yīng)閾值進(jìn)行軟閾值化處理。

２． １． ３ 注意力機(jī)制

在軟閾值化處理過(guò)程中，如何進(jìn)行自適應(yīng)閾值設(shè)置顯得至關(guān)重要，而注意力機(jī)制的提出有效地解決了閾值自動(dòng)獲取的問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用注意力機(jī)制能夠獲取更多的細(xì)節(jié)特征，并且能夠有效地抑制無(wú)關(guān)特征，注意力機(jī)制這一性質(zhì)很好地符合了處在噪聲環(huán)境中的信號(hào)［１６］，針對(duì)不同ＳＮＲ 環(huán)境下的信號(hào)獲取到的特征，能夠有效地得到樣本的獨(dú)立閾值。

本文ＤＲＳＮ 中的注意力機(jī)制為殘差結(jié)構(gòu)中的一個(gè)小型子網(wǎng)絡(luò)［１３］，其具體結(jié)構(gòu)如圖４ 所示。信號(hào)樣本在ＤＲＳＮ 中通過(guò)該小型子網(wǎng)絡(luò)，就可以學(xué)習(xí)得到一組獨(dú)立的閾值，對(duì)各個(gè)特征通道進(jìn)行軟閾值化。

在該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，對(duì)輸入映射的特征ｘ 求絕對(duì)值，經(jīng)過(guò)ＧＡＰ，獲得一個(gè)特征Ａ，記為：

Ａ ＝ ａｖｅｒａｇｅ ｜ｘｉ，ｊ，ｃ｜ ， （３）

式中：ｉ、ｊ 和ｃ 分別為特征ｘ 的寬度、高度和通道的索引。

在另一條路徑中，ＧＡＰ 之后的特征映射Ａ，被輸入到注意力子網(wǎng)絡(luò)中。注意力子網(wǎng)絡(luò)將輸出歸一化到０ ～ １，表示為：

αｃ ＝ １／１ ＋ ｅｘｐ（－ ｚｃ ）， （４）

式中：ｚｃ 為第ｃ 個(gè)神經(jīng)元的特征，αｃ 為第ｃ 個(gè)縮放參數(shù)。

之后，經(jīng)注意力機(jī)制獲得的閾值為０ ～ １ 的數(shù)字與特征映射取絕對(duì)值后均值的乘積，最終的閾值可以表示為：

τｃ ＝ αｃ × Ａ， （５）

式中：τｃ 為特征ｘ 第ｃ 個(gè)通道的閾值。

通過(guò)上述方法，保證了閾值的正值性及合理性，并且能夠根據(jù)不同的ＳＮＲ 環(huán)境和調(diào)制信號(hào)方式設(shè)置獨(dú)立的閾值。因此，可以將其理解為一種特定的注意力機(jī)制：噪聲特征與當(dāng)前信號(hào)無(wú)關(guān)時(shí)，可以通過(guò)軟閾值化將其直接置零，從而減少對(duì)有用信號(hào)的干擾；而對(duì)于與當(dāng)前信號(hào)有關(guān)的特征，則保留并被用于后續(xù)通信信號(hào)調(diào)制方式的識(shí)別。

２． １． ４ ＲｅＬＵ 激活函數(shù)

激活函數(shù)的主要作用是給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供非線性建模能力，還可以有效地防止梯度消失［１７］。在深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)中選擇ＲｅＬＵ 激活函數(shù)的主要原因是該網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較多，否則較難提取低ＳＮＲ 環(huán)境下的有效信息特征，且多層疊加后根據(jù)積分鏈?zhǔn)椒?，激活函?shù)的導(dǎo)數(shù)將呈指數(shù)級(jí)縮小，引起梯度消失。所以在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較多時(shí)不宜選擇導(dǎo)數(shù)小于１ 的激活函數(shù)，導(dǎo)數(shù)處于［０，１ ／ ４］的ｓｉｇｍｏｉｄ 函數(shù)就不適用，同時(shí)也不能選擇導(dǎo)數(shù)大于１ 的激活函數(shù)，否則會(huì)導(dǎo)致梯度爆炸，而ＲｅＬＵ 函數(shù)的導(dǎo)數(shù)為１，正好滿足本文深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的要求。

ＲｅＬＵ 激活函數(shù)如下所示：

ｆ（ｘ） ＝ ｍａｘ（０，ｘ）。（６）

ｆ（ｘ）的導(dǎo)數(shù)表達(dá)式為：

式中：ｘ 為ＲｅＬＵ 激活函數(shù)的輸入。

堆疊一定數(shù)量的基本殘差收縮模塊以及卷積層、批標(biāo)準(zhǔn)化、激活函數(shù)、ＧＡＰ 以及全連接輸出層等，構(gòu)成完整的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)。

２． ２ 對(duì)比網(wǎng)絡(luò)模型

在通信調(diào)制信號(hào)的識(shí)別研究中，ＣＮＮ 能夠從多時(shí)點(diǎn)提取特征來(lái)降低樣本中的無(wú)效數(shù)據(jù)，因此在大多數(shù)先進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通常都會(huì)包含卷積層［１０］，而ＲｅｓＮｅｔ 作為一種改進(jìn)版本的ＣＮＮ，得益于獨(dú)特的殘差結(jié)構(gòu)，使其能夠有效地獲取信號(hào)中的特征信息，表現(xiàn)出較好的學(xué)習(xí)性能。長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ-Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）作為一種改進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ），主要擅長(zhǎng)處理與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)，對(duì)時(shí)域信號(hào)有較好的識(shí)別性能，因此ＬＳＴＭ 也常被用于調(diào)制信號(hào)的識(shí)別［１８］。由于純ＣＮＮ 或ＲＮＮ 模型僅關(guān)注通信調(diào)制信號(hào)的空間特征或時(shí)間特征，因此僅使用其中一種類型可能無(wú)法實(shí)現(xiàn)最佳性能。在近年來(lái)以ＣＬＤＮＮ為代表的混合網(wǎng)絡(luò)，由于其在通信調(diào)制信號(hào)中展現(xiàn)的優(yōu)良性能，逐漸成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)［１８］。因此本文分別選擇ＲｅｓＮｅｔ［１９］、ＣＬＤＮＮ［１９］和ＣＧＤＮＮ［２０］作為對(duì)比模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

對(duì)應(yīng)的３ 個(gè)模型結(jié)構(gòu)分別如圖５ ～ 圖７ 所示。

３ 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與分析

３． １ 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

在本文實(shí)驗(yàn)中，網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化器選擇Ａｄａｍ算法，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為０． ００１，批量大小設(shè)置為４００。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中若損失在經(jīng)過(guò)５ 個(gè)ｅｐｏｃｈ未減少，則學(xué)習(xí)率減半。實(shí)驗(yàn)設(shè)置有早停機(jī)制，若驗(yàn)證損失在２０ 個(gè)ｅｐｏｃｈ 中均未減小，則提前停止訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)使用ＧＴＸ２０８０Ｔｉ（１２ ＧＢ）ＧＰＵ 和Ｋｅｒａｓ 實(shí)現(xiàn)，以Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ 作為后端。ＨｉｓａｒＭｏｄ． １ 數(shù)據(jù)集所包括的所有調(diào)制類型如表１ 所示。

本實(shí)驗(yàn)中的ＤＲＳＮ 模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如表２ 所示。ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １ 數(shù)據(jù)集的輸入數(shù)據(jù)維度為（２，１ ０２４），ＲＭＬ２０１６． １０ａ 數(shù)據(jù)集的輸入數(shù)據(jù)維度為（２，１２８），除了模型的輸入尺寸和輸出維度需要調(diào)整以適應(yīng)該數(shù)據(jù)集，其余中間參數(shù)均保持一致。

其中ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １ 數(shù)據(jù)集按８ ∶ ２ ∶ ５ 的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，ＲＭＬ２０１６． １０ａ數(shù)據(jù)集則按照６ ∶ ２ ∶ ２ 的比例進(jìn)行劃分。

３． ２ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文所提出的ＤＳＲＮ 網(wǎng)絡(luò)模型與另外３ 種對(duì)比模型分別在ＲＭＬ２０１６． １０ａ 和ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １ 數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果的驗(yàn)證整體識(shí)別準(zhǔn)確率分別如圖８ 和圖９ 所示。

ＲＭＬ２０１６． １０ａ 作為廣泛用于調(diào)制識(shí)別研究的開(kāi)源數(shù)據(jù)集，其信道條件相較于ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １ 更為復(fù)雜，能夠很好地驗(yàn)證所提模型的魯棒性。在圖８ 中ＤＲＳＮ 的準(zhǔn)確率識(shí)別曲線加粗標(biāo)記，從圖中可以觀察得到在５ ｄＢ 左右時(shí)，４ 種模型的識(shí)別準(zhǔn)確率平穩(wěn)在８２％ 左右；在－５ ｄＢ 以下時(shí)，調(diào)制識(shí)別準(zhǔn)確率不足５０％ ，且隨著ＳＮＲ 的降低，識(shí)別率急劇下降；在該數(shù)據(jù)集中ＤＲＳＮ 模型的識(shí)別準(zhǔn)確率在低ＳＮＲ和高ＳＮＲ 部分略微優(yōu)于其他３ 個(gè)模型，表明ＤＲＳＮ模型在處理復(fù)雜信道條件下的調(diào)制識(shí)別任務(wù)時(shí)具有較好的魯棒性。

在ＨｉｓａｒＭｏｄ２０１９． １ 數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)中，ＤＲＳＮ 模型在對(duì)通信信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別的整體準(zhǔn)確率達(dá)到了７６． ９７％ 。該模型在－８ ｄＢ 時(shí)識(shí)別率達(dá)到了６０． ７０％ ，同時(shí)可以看到隨著ＳＮＲ 增大，識(shí)別率也大幅提高，在４ ｄＢ 以上識(shí)別準(zhǔn)確率就達(dá)到了９０％ 以上，并在１０ ｄＢ 以上時(shí)穩(wěn)定在９８％ 以上的準(zhǔn)確率?？紤]到無(wú)線通信信號(hào)的性質(zhì)，ＤＳＲＮ 模型在預(yù)期的ＳＮＲ 條件下取得了良好的表現(xiàn)。

作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其余３ 個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)明顯低于ＤＲＳＮ 模型，例如，ＤＲＳＮ 模型在０ ｄＢ 時(shí)超過(guò)了８０％ 的準(zhǔn)確率，然而ＲｅｓＮｅｔ 和ＣＧＤＮＮ 模型均在４ ｄＢ 時(shí)達(dá)到同樣的識(shí)別準(zhǔn)確率；ＲｅｓＮｅｔ 和ＣＧＤＮＮ模型達(dá)到９０％ 的識(shí)別準(zhǔn)確率分別在６ ｄＢ 和１０ ｄＢ，但ＤＲＳＮ 模型在４ ｄＢ 時(shí)就已經(jīng)超過(guò)了該準(zhǔn)確率。而作為對(duì)比的另一組ＣＬＤＮＮ 網(wǎng)絡(luò)模型則在該數(shù)據(jù)集的識(shí)別性能上表現(xiàn)不佳，最高的識(shí)別率僅有６３． ６％ ，造成識(shí)別性能較差的主要原因是模型過(guò)于復(fù)雜，在相對(duì)理想的信道環(huán)境中陷入了局部最優(yōu)從而導(dǎo)致識(shí)別性能的退化。同時(shí)作為對(duì)比的ＲｅｓＮｅｔ和ＣＧＤＮＮ 模型的最大準(zhǔn)確識(shí)別率分別為９５． ５％ 和９３． ９％ ，而ＤＲＳＮ 模型的最高識(shí)別準(zhǔn)確率為９９． ５％ 。可以看出ＤＳＲＮ 模型在ＨｅａｒＭｏｄ２０１９． １ 數(shù)據(jù)集中比對(duì)照的ＲｅｓＮｅｔ、ＣＬＤＮＮ 和ＣＧＤＮＮ 模型擁有更好的識(shí)別性能。

圖１０ 展示了ＤＲＳＮ 模型在訓(xùn)練過(guò)程中的識(shí)別率與損失變化。隨著訓(xùn)練輪數(shù)增加，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率明顯上升，反映出其在數(shù)據(jù)集上的優(yōu)良學(xué)習(xí)效果。與此同時(shí)，驗(yàn)證準(zhǔn)確率也呈上升態(tài)勢(shì)，標(biāo)志著模型的強(qiáng)大泛化性能。然而，在訓(xùn)練后期，準(zhǔn)確率的增長(zhǎng)放緩，預(yù)示著模型可能已接近其性能上限。損失值的持續(xù)下降進(jìn)一步肯定了模型的有效學(xué)習(xí)和優(yōu)化表現(xiàn)。

圖１１ 為４ 種模型在４ ｄＢ 時(shí)的混淆矩陣。通過(guò)觀察混淆矩陣圖可知，這些模型對(duì)高階的ＰＳＫ 和ＱＡＭ 信號(hào)都存在一定的混淆，且都難以識(shí)別ＱＡＭ信號(hào)，主要原因是由于在低ＳＮＲ 環(huán)境下ＰＳＫ 信號(hào)和ＱＡＭ 信號(hào)星座圖相似，同時(shí)又受到噪聲干擾而導(dǎo)致難以正確識(shí)別出信號(hào)的調(diào)制方式。

４ 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于ＤＲＳＮ 的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，該方法能夠在低ＳＮＲ 條件下，自動(dòng)提取信號(hào)特征并有效地識(shí)別出正確的信號(hào)調(diào)制方式，得益于模型的軟閾值化和注意力機(jī)制，使得模型能夠根據(jù)不同信號(hào)在不同噪聲環(huán)境下，自適應(yīng)設(shè)置降噪閾值，有效解決了低ＳＮＲ 環(huán)境下信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別困難的問(wèn)題。通過(guò)使用ＲＭＬ２０１６． １０ａ 和Ｈｉｓａｒ２０１９． １數(shù)據(jù)集，模擬實(shí)際環(huán)境中信號(hào)調(diào)制方式種類繁多，以及信道環(huán)境多樣等情景，保證了該方法的魯棒性。與經(jīng)典的ＲｅｓＮｅｔ 網(wǎng)絡(luò)模型、最新的ＣＬＤＮＮ 和ＣＧＤＮＮ 網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較可知，本文提出的ＤＲＳＮ模型在低ＳＮＲ 和多信道條件下，取得了較好的通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別表現(xiàn)。將該方法應(yīng)用于現(xiàn)代軍事的電子戰(zhàn)中，能夠有效識(shí)別敵方發(fā)送的干擾信息和關(guān)鍵軍事信息，對(duì)軍方作戰(zhàn)任務(wù)、制定對(duì)應(yīng)的軍事策略具有積極意義。

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作者簡(jiǎn)介

竹杭杰 男，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：基于深度學(xué)習(xí)的通信信號(hào)調(diào)制方式的識(shí)別。

郭建新 男，（１９７４—），博士后，教授。主要研究方向：認(rèn)知無(wú)線電、通信信號(hào)處理。

張雨帥 男，（１９９７—），博士研究生。主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)。

朱 銳 男，（１９７９—），博士，副教授。主要研究方向：綠色通信、深度學(xué)習(xí)。

黃 磊 男，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)。

丁自立 男，（１９９９—），碩士研究生。主要研究方向：圖像檢測(cè)識(shí)別、深度學(xué)習(xí)。

基金項(xiàng)目：陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（２０２１ＧＹ－３４１）