本文由谷天苓撰写，发表于《电脑知识与技术》2022年第18卷第36期。谷天苓任职于朝阳市人力资源和社会保障信息中心，研究方向为电子专业。本文的主题是基于深度学习的电子通信信号调制识别系统设计，旨在解决传统电子信号调制识别系统在及时性和准确率方面的不足，并减少对人工特征提取的依赖。

研究背景与目标

传统的电子信号调制识别系统主要依赖人工提取信号特征，并通过统计学方法进行分类处理。然而，这种方法存在及时性和准确率不高的问题，且过度依赖人工操作。随着深度学习技术的快速发展，其在图像识别、语音处理等领域的成功应用为电子通信信号调制识别提供了新的思路。本文的目标是设计一种基于深度学习的电子通信信号调制识别系统，以提高系统的稳定性和识别准确率。

系统设计与实现

本文提出的系统设计分为硬件和软件两部分。

硬件设计

在硬件方面，系统在传统电子通信设备的基础上进行了改进，增加了高性能的数字信号处理器（DSP）芯片，并通过A/D转换器进行数据传输。硬件结构主要包括数字信号处理器、A/D转换器、多媒体播放器、RAM内存条、电脑显示器和网络。其中，数字信号处理器的芯片被替换为TMS320VC5510A型号，该芯片具有更高的性能和更低的功耗。信号传输路径为：传感器信号经过A/D转换器转换后，传输到数字信号处理器进行处理。这一设计有效改善了通信信号调制的识别系统。

软件设计

在软件方面，系统引入了卷积神经网络（CNN）来提取信号特征。卷积神经网络通过局部连接和池化操作减少了信息处理量，并通过最大值和平均值池化对特征进行降维处理，从而避免了过拟合问题。此外，系统还增加了基于深度学习的信号调制识别模式，分为两个阶段： 1. 深度学习分类网络训练：通过模拟信号数据构建深度学习模型，并固定网络参数。 2. 嵌入式GPU实现在线识别：将训练好的深度学习模型植入嵌入式GPU中，实现在线信号识别和处理。

具体训练过程包括三个步骤： 1. 信号调制模拟：模拟11类调制信号，包括GFSK、64-QAM、SB-AM、B-FM和DSB-AM等。 2. 平面图数据生成：对每个信号进行短时傅里叶变换（STFT）和快速傅里叶变换（FFT），生成平面数据图。 3. 深度学习网络分类：使用ResNet50网络进行信号调制识别，并对数据进行修改以适应网络结构。

实验与结果

为了验证系统的性能，本文进行了兼容性和稳定性测试。

兼容性测试

通过测试系统硬件和软件在传输信号时的兼容性，结果显示硬件和软件在接收信号时的次数基本一致，表明系统具有良好的兼容性。

稳定性测试

在实际应用环境中，系统被用于智能小区的电子通信信号调制识别。通过仿真实验平台，随机生成100组通信信号，分别使用传统方法和基于深度学习的方法进行调制识别。实验结果表明，基于深度学习的方法在错误率上显著低于传统方法，每50个信号数的错误个数维持在0～5个之间，而传统方法的错误个数明显更多。

结论与意义

本文设计的基于深度学习的电子通信信号调制识别系统在稳定性和兼容性方面优于传统系统。实验结果表明，该系统能够有效提高信号调制的识别准确率，并减少错误率。然而，系统仍存在一些不足，例如识别种类较为单一，输出信号平台受限等。未来的研究可以进一步优化系统，扩展其应用范围。

研究亮点

1. 深度学习技术的应用：本文首次将深度学习技术应用于电子通信信号调制识别，显著提高了系统的识别准确率和稳定性。
2. 硬件与软件的结合：通过改进硬件设计和引入卷积神经网络，系统在兼容性和性能上取得了显著提升。
3. 实验验证：通过详细的实验测试，验证了系统在实际应用中的可行性和优越性。

未来展望

未来的研究可以进一步扩展系统的识别种类，并解决跨平台数据处理的问题。此外，结合最新的声源定位技术和语音识别技术，系统有望在更复杂的应用场景中发挥更大的作用。

本文的研究为电子通信信号调制识别领域提供了新的思路和方法，具有重要的科学价值和实际应用意义。