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（1）基于相位星座图与矢量轨迹图融合的幅相调制智能识别算法

调制方式自动识别技术在认知无线电、频谱监测和动态频谱接入等领域发挥着重要作用，是实现智能化无线通信系统的关键使能技术之一。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的调制识别方法不断刷新识别性能的上限，但现有方法在特征信息的充分利用方面仍有改进空间。针对幅度相位调制信号的识别问题，本研究提出了一种基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法，旨在通过多维特征的协同利用来提升识别性能。在实际的信号采集过程中，由于采样时钟与符号时钟之间难以实现完美同步，采样得到的信号往往存在一定的采样偏差，这会影响后续特征提取的准确性。针对这一问题，本研究首先对接收信号进行预处理，通过信号重采样和定时恢复等技术手段来校正采样偏差，尽可能恢复信号的原始波形特征。在特征表示方面，本研究将调制识别问题转化为图像分类问题，分别从信号数据中提取星座图和矢量轨迹图两种互补的视觉特征表示。星座图通过将接收信号的同相和正交分量映射到二维平面上，直观地展示了不同调制方式特有的符号星座分布模式；矢量轨迹图则描绘了信号状态点随时间演变的动态轨迹，包含了符号之间过渡过程的丰富信息。本研究构建了两路并行的残差网络分支分别处理这两种图像特征，通过特征级融合策略将两路网络提取的深度特征进行整合，利用联合特征进行最终的分类识别。实验结果表明，基于联合特征的识别方法明显优于仅使用星座图、原始波形数据或高阶累积量等单一特征的识别方法。当信噪比高于2分贝时，该算法对7类幅相调制信号的平均识别率可达95.14%以上。消融实验进一步验证了相位矢量轨迹特征与星座图特征之间的互补性，证明了特征融合策略对于增强调制信号特征表达的有效性。

（2）面向复杂环境的多类型调制识别网络与轻量化设计

实际的无线通信环境复杂多变，信号可能经历多径衰落、频率偏移和相位噪声等多种干扰，这对调制识别算法的鲁棒性提出了更高的要求。针对复杂环境下多类型调制信号的识别问题，本研究考虑直接基于信号的同相正交两路原始数据进行自适应特征提取，以保留尽可能完整的信号信息。在研究过程中，本研究注意到现有的主流深度学习框架对复数卷积操作的支持不够完善，而且在融合时域和频域等不同模态信息时效率较低。针对这些技术瓶颈，本研究提出了一个创新的特征提取单元，该单元能够同时对信号在时域和频域上的特征进行增强处理，有效挖掘与调制识别相关的关键信息。在此基础上，本研究构建了一个混合调制识别网络，通过在网络中集成所提出的特征提取单元，实现了对多种调制类型信号的准确分类。在两个公开的调制识别基准数据集上的实验验证表明，该混合网络的识别性能超越了现有的多种先进方法。然而，高性能的深度学习网络往往伴随着较高的计算复杂度，这在计算资源受限的移动设备和嵌入式系统上部署时会面临挑战。针对复杂度过高这一实际问题，本研究进一步设计了基于自注意力机制的轻量级识别网络。该轻量网络通过精简的网络架构设计和高效的注意力计算方式，在大幅降低模型参数量和计算量的同时，仍然保持了与先进方法相当的识别性能，成功实现了识别精度与计算效率之间的有效平衡。这一轻量化设计为调制识别算法在资源受限平台上的实际部署提供了可行的技术方案。

（3）基于迁移学习的跨域调制识别技术

深度学习模型的训练通常需要大量标记样本，而在调制识别应用中获取带有准确标签的信号样本往往需要付出较大的资源开销。更为关键的问题是，当实际应用场景中的信号数据分布特征与训练数据存在差异时，已经训练好的网络模型可能出现严重的性能退化，这一现象被称为域偏移问题。例如，在高斯白噪声信道条件下训练得到的模型，当应用于多径衰落信道环境时，识别准确率可能会大幅下降。针对这一挑战性问题，本研究引入迁移学习技术来解决跨域条件下的调制识别任务。迁移学习的核心思想是利用源域中通过有监督学习获得的知识来辅助目标域的学习任务，即使目标域中缺乏充足的标记样本甚至完全无标签，也能实现较好的识别效果。本研究设计了专门的域自适应训练策略，在保留源域判别性特征的同时，学习源域与目标域之间的不变特征表示，从而使模型能够适应目标域的数据分布特点。在实验验证中，本研究考察了从复杂信道分布的源域数据向高斯信道目标域数据进行知识迁移的场景。

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