深度级联孪生网络提升小样本通信信号调制识别

本文主要探讨了通信信号处理领域的一项创新算法——基于深度级联孪生网络的通信信号小样本调制识别方法。在传统的深度学习调制识别技术面临小样本情况下识别精度低的问题时，研究人员提出了这一新颖解决方案。核心思想是利用通信信号时序图的时空特性，设计了一个由卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）组成的特征提取模块。CNN擅长捕捉局部特征，而LSTM则能处理序列数据中的长期依赖关系，两者结合能够更有效地提取信号的复杂特征。 特征提取模块将原始信号映射到一个高维特征空间，这个过程不仅保留了信号的关键信息，还能减少噪声干扰。在孪生网络（Siamese Network）架构中，这种特征被用来进行距离度量，通过相似性约束进行训练，从而防止特征提取过程中的过拟合问题。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的现象，这种方法有助于提升模型的泛化能力。 最后，利用最近邻分类器对经过处理的特征进行分类，识别出待测样本的调制类别。在DeepSig公开调制数据集上的实验结果显示，相较于传统的深度学习方法，这种基于深度级联孪生网络的算法显著降低了训练所需的样本量，并在小样本条件下取得了更高的识别准确率。这对于资源有限、样本稀缺的通信信号识别场景具有实际应用价值。 这项研究引入了深度学习与时间序列分析的融合，提升了小样本通信信号调制识别的性能，为通信系统中的信号分析和识别提供了有效的改进策略。在未来的研究中，这类方法可能进一步推动通信技术的发展，尤其是在无线通信、雷达信号处理等领域。