基于CNN卷积神经网络的MPSK调制识别matlab仿真

简介: 本项目展示一种基于CNN的MPSK调制识别算法,可在Matlab 2022a上运行。该算法能自动区分BPSK、QPSK及8PSK信号,利用卷积层捕捉相位特征并通过全连接层分类。训练过程涉及调整网络权重以最小化预测误差,最终实现对未知信号的有效识别。附带完整代码与说明视频。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

layers = [
    imageInputLayer([656 875 3]);%注意,656,875为能量图的大小,不能改
.............................................................

    %全连接层
    fullyConnectedLayer(3);
    %softmax
    softmaxLayer;
    %输出分类结果
    classificationLayer;];

%设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.00002, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
..........................................................
figure;
plot(IT(1:5:end),LOSS(1:5:end),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('epoch');
ylabel('LOSS');


figure;
plot(IT(1:5:end),Accuracy(1:5:end),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('epoch');
ylabel('Accuracy');

save CNN.mat
155

4.算法理论概述
基于卷积神经网络(CNN)的MPSK(M-ary Phase Shift Keying)调制识别技术,是一种利用深度学习模型来自动学习和区分不同MPSK调制信号特征的方法。在本讨论中,我们将聚焦于识别三种基本的MPSK调制类型:二进制相移键控(BPSK)、四进制相移键控(QPSK)和八进制相移键控(8PSK)。

   CNN是一种特殊类型的神经网络,其设计灵感来源于生物视觉系统,特别擅长处理具有空间结构的数据,如图像和一维信号。其核心组成包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。

image.png

    MPSK调制信号的识别依赖于其独特的相位特征。每种调制类型定义了一组离散的相位角,如BPSK(0°和180°),QPSK(45°, 135°, 225°, 315°),8PSK(依次间隔45°的八个相位点)。CNN的任务是学习这些相位差,进而识别调制类型。

训练阶段:使用已知调制类型的标记信号作为训练数据,通过反向传播算法调整网络权重,以最小化预测错误(如交叉熵损失函数)。

识别阶段:对于未知信号,通过训练好的CNN模型进行前向传播,输出各调制类型的概率分布,选择最高概率对应的调制类型作为识别结果。

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