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调制模式识别技术研究与实现的中期报告 摘要： 本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的调制模式识别技术。我们采用了两种不同的CNN结构，并比较了它们在识别调制模式时的性能。我们的实验数据是从不同的AWGN信道下获得的数字调制信号。我们通过使用训练集对CNN进行训练，并使用测试集对其进行评估。结果表明，我们提出的模型在不同信噪比下的准确率都达到了很高的水平。 1.引言 调制模式识别技术在通信领域中具有重要意义。通过对数字信号的调制模式进行识别，我们可以确定发送端使用的调制方式，从而提高接收端的解调效率。而在无线电频谱利用方面，调制模式识别技术可以帮助我们进行无线电频谱监测、管理和规划。 在传统的调制模式识别方法中，通常采用了基于数字信号处理的技术。但随着神经网络的发展，基于深度学习的调制模式识别方法也开始被广泛研究。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的调制模式识别技术。我们通过使用训练集对CNN进行训练，并使用测试集对其进行评估。我们的实验数据是从不同的AWGN信道下获得的数字调制信号。我们提出的模型在不同信噪比下的准确率都达到了很高的水平。 2.方法 2.1 数据集 我们使用了来自RML（Radio Machine Learning）实验室的数据集进行实验。该数据集包含有20个数字调制方式和11种不同的信噪比。每种调制方式下，我们收集了20,000个样本数据。我们使用80%的数据进行训练，10%的数据进行验证，10%的数据进行测试。 2.2 CNN结构 我们采用了两种不同的CNN结构进行实验。第一种是基于LeNet-5模型的CNN结构，包括两个卷积层和两个全连接层。第二种是基于VGG-16模型的CNN结构，包括13个卷积层和3个全连接层。我们将两种模型进行比较，并在后续实验中选择最优模型。 2.3 训练过程 我们使用了Python语言编写了训练程序，并使用了Keras深度学习框架。我们使用交叉熵损失函数进行训练，并使用Adam优化器进行模型优化。我们使用批量训练的方法进行训练，并每隔固定的时间保存一次模型。 3.实验结果 我们在不同信噪比下，比较了基于LeNet-5和VGG-16的CNN结构在调制模式识别方面的性能。结果表明，VGG-16模型的准确率要优于LeNet-5模型。 我们在不同信噪比下，使用VGG-16模型进行调制模式识别。如图1所示，模型在高信噪比下的识别准确率相对较高，在低信噪比下的识别准确率相对较低。但总体而言，模型的准确率都达到了很高的水平。 图1 不同信噪比下的识别准确率 4.结论 本文提出了一种基于CNN的调制模式识别技术，并在不同信噪比下进行了实验。结果表明，我们提出的模型在不同信噪比下的准确率都达到了很高的水平。在未来的研究中，我们将进一步探索更加高效的CNN结构，并将该技术应用于实际的通信系统中。