6G时代电磁信号调制识别：轻量级深度学习的应用

"基于轻量级深度神经网络的电磁信号调制识别技术" 随着移动通信技术的飞速发展，从1G到即将来临的6G，电磁信号调制识别技术已经成为核心议题。6G网络旨在提供大规模连接、高可靠性和低延迟服务，并且已经开始对6G的未来研究和探索。6G时代将融合人工智能技术，实现更高级别的万物互联，其中智能信号处理是物理层智能连接的关键。信号识别是这一过程中的重要环节，它涉及自适应调制编码、信道估计、符号检测以及传输功率控制等技术。 近年来，深度学习，特别是深度神经网络（DNN）在电磁信号处理领域展现出巨大潜力。DNN能够高效地拟合复杂模型，适用于处理信号识别中的非线性问题。例如，Li等人利用贝叶斯随机推断和最大后验准则构建了一个深度模型，该模型能同时识别调制方式和信道状态，实现信号调制的动态跟踪。另一方面，卷积神经网络（CNN）因其在图像处理上的优势，被广泛应用于电磁信号的眼图和星座图识别。Wang等人通过CNN实现了在宽光信噪比范围内的高精度调制识别，而查雄等则通过多端卷积神经网络对波形域数据进行处理，提高了识别准确率。 此外，Peng等人将调制信号转换为灰度图像，利用CNN进行分类，证明了这种方法的有效性。吴佩军设计的33层卷积神经网络ReSENet结合短时傅里叶变换，对多进制相位调制信号的识别准确率达到了99.9%。Ji等人则提出了盲均衡辅助的深度学习网络，以应对多径衰落信道下的信号识别挑战。 这些研究表明，深度学习，特别是轻量级的DNN和CNN，为电磁信号调制识别提供了新的解决方案。这些技术不仅可以提高识别准确率，还能适应复杂的信道环境和多种调制方式，为6G乃至未来的无线通信网络的智能化和自动化提供了强有力的支持。随着计算能力的提升和算法的优化，可以预见，深度学习将在电磁信号处理领域发挥更大的作用，推动通信技术的持续革新。