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邯郸有学做搭建网站的吗,权重高的网站有哪些,文字字体是什么网站,阿里云域名注册新人题目 JCCM#xff1a;联合Conformer与CNN模型用于重叠无线电信号识别 摘要 随着无线电技术的发展和广泛应用#xff0c;重叠无线电信号识别受到了越来越多的关注。当同时考虑无线电传播效应和低信噪比#xff08;SNR#xff09;场景时#xff0c;传统的盲信号分离#xf…题目JCCM联合Conformer与CNN模型用于重叠无线电信号识别摘要随着无线电技术的发展和广泛应用重叠无线电信号识别受到了越来越多的关注。当同时考虑无线电传播效应和低信噪比SNR场景时传统的盲信号分离BSS方法大多效果不佳。本文提出了一种联合Conformer与CNN模型JCCM用于分离和识别监测节点未知的重叠无线电信号。该模型利用Conformer的注意力机制将信号频谱编码为特征图并通过卷积神经网络CNN感知全局和局部特征将特征图解码为信号分量占比。此外设计了包含最小池化MinPool和平均池化AvgPool层的信号预处理模块用于信号去噪。从信号分离、尺度保持和主信号分类三个方面对JCCM进行了评估结果表明该模型具有更优的性能尤其在低信噪比条件下表现突出。引言识别重叠无线电信号对于高效频谱管理、干扰抑制、无线系统共存、信号识别以及合规监管至关重要。通过识别重叠信号能够确定和分类特定环境中存在的不同类型信号。了解重叠信号的构成可为网络规划、频谱监测和无线电安全提供有价值的参考。盲信号分离BSS技术旨在在无需了解信号源先验知识的情况下将混合信号分离为各个原始分量。独立成分分析ICA和非负矩阵分解NMF等BSS算法可用于分离重叠无线电信号并提取单个分量进而实现信号的识别与分析。然而ICA通常难以准确确定信号源的数量及信号的适当尺度尽管NMF在处理信号识别和分离任务时展现出强大的尺度保持能力但在低信噪比条件下面对经历复杂无线电传播的重叠信号时其分离和识别效果仍面临挑战。该场景下的核心挑战可总结为两点1低信噪比环境中重叠信号的频谱特征被噪声严重掩盖导致识别精度下降2无线信号传播过程中重叠信号的各个分量会经历不同的传播损耗使得各分量间存在较大的尺度差异增加了尺度保持的难度。近年来调制识别MR领域采用多种集成机器学习方法开展了大量研究。随着深度学习的发展卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN进一步提升了调制识别性能相关研究还提出了融合时间和频率维度的复合注意力机制以应对无线电通信环境的挑战但上述注意力机制主要用于单信号调制分类。鉴于此本文针对各无线电信号经历复杂传播且监测节点未知的场景研究重叠无线电信号识别问题提出了联合Conformer与CNN模型JCCM实现重叠无线电信号的分离、识别及尺度保持。该模型采用结合信号预处理单元与Conformer的编码架构以提升低信噪比下无线电信号的识别性能。通过重叠无线电信号识别和主信号分类实验验证JCCM展现出优越的性能。方法简介1. 系统模型监测区域内随机分布N个未知无线电信号源URSs位于区域中心的监测节点MN无任何关于信号源的先验信息如类别、位置、发射功率等但能检测到各信号源的接收功率高于其接收灵敏度。t时刻监测节点接收的信号为各信号源发射信号经功率衰减和信道增益后的叠加同时包含高斯噪声。采用短时傅里叶变换STFT将时域信号转换至时频域获取功率谱密度PSD基于此实现各信号源的分离与识别。2. JCCM模型结构JCCM由信号预处理SP模块、Conformer编码器、CNN解码器和分量归一化CN模块组成采用“编码器-解码器”联合架构结合多头自注意力机制和卷积操作进行特征提取。信号预处理模块由MinPool1D和AvgPool1D层堆叠而成通过滑动窗口操作过滤加性高斯白噪声减少噪声对信号的影响提升特征表示的一致性为后续编码和解码提供优质输入。Conformer编码器融合CNN和Transformer的优势包含卷积下采样、线性投影和Conformer层三部分。Conformer层由多个Conformer块组成每个块包含两个类马卡龙结构的前馈网络中间夹着多头自注意力MHSA和卷积模块最终输出编码后的特征图。CNN解码器将编码器输出的特征图扩展维度后经三层3×3核Conv2d层、3×3核MaxPool2D层处理 flatten后输入全连接层通过Sigmoid函数激活输出不同类别信号的特征值。分量归一化模块对解码器输出的特征值进行归一化处理避免因数值过小导致的计算误差最终得到各信号分量的占比。3. 网络参数与训练设置模型输入为维度1×5000的信号PSD序列经预处理后折叠为50×100的向量输入编码器Conformer层包含4个Conformer块编码器维度为32CNN解码器输出维度为1×8对应8类信号采用Adam优化器最小化均方误差MSE损失函数训练批大小为B。4. 数据集与实验设置实验采用Anritsu MG3710A信号发生器发射、RohdeSchwarz FSW26频谱分析仪接收的8类真实无线电信号数据集802.11a、802.11b、802.11g、TD-LTE、FDD-LTE、WCDMA、CDMA2000、GLONASS所有信号中心频率统一设置为2.4GHz模拟50-200m距离范围内的大规模传播衰落。数据集按9:1:1划分训练集、验证集和测试集基于PyTorch框架和NVIDIA TESLA P4 GPU训练采用余弦相似度评估信号分离效果准确率评估主信号分类性能并与NMF、SVR、Lasso、ResNet18等多种模型进行对比。结论本文提出了一种结合信号预处理模块的JCCM模型用于重叠无线电信号的分离、尺度保持与识别。该模型利用Conformer的多头自注意力机制进行特征提取生成特征图借助CNN对全局和局部特征的感知能力完成解码实现了重叠无线电信号分离、尺度保持与主信号分类的同步完成。实验结果表明JCCM在低信噪比条件下表现出显著优势信号分离的余弦相似度和主信号分类准确率均优于对比模型信号预处理模块通过减少噪声影响、提升特征提取的一致性进一步增强了模型性能。