基于软件无线电的数字调制信号自动识别系统设计开题报告

1. 研究目的

数字调制信号识别技术作为通信领域的关键技术之一，在军事侦察、频谱管理、信号干扰识别等领域具有重要的应用价值。

本课题旨在研究基于软件无线电的数字调制信号自动识别系统，通过软件无线电技术实现对信号的灵活处理，结合数字信号处理和机器学习算法，提高信号识别的准确性和效率，为相关领域的应用提供技术支持。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、仿真实验和系统实现相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入研究常用数字调制信号的原理和特点，分析其在不同信噪比、不同信道环境下的特征变化规律。

研究软件无线电的基本原理和架构，分析其在信号识别中的优势和挑战。

研究数字信号处理和机器学习的相关理论，为后续的特征提取和分类识别奠定基础。

5. 研究的创新点

本课题的研究预期在以下方面取得创新成果：
1.基于深度学习的复杂信道环境下调制信号识别:针对现有方法在复杂信道环境下识别率较低的问题，研究基于深度学习的调制信号识别方法，利用深度学习强大的特征学习能力，提高复杂信道环境下的信号识别率。

探索不同深度学习模型在调制信号识别中的性能差异，优化网络结构和参数，提高识别精度和效率。

2.轻量级调制信号识别算法研究:针对现有深度学习模型计算量大、难以部署到资源受限设备的问题，研究轻量级调制信号识别算法，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间占用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张蒙蒙,陈钱,徐志军,等.基于深度学习的低信噪比下调制分类识别[j].信号处理,2022,38(01):113-122.

[2] 张旭,田宇,张天骐,等.基于改进alexnet的数字调制识别方法[j].科学技术与工程,2022,22(19):8216-8222.

[3] 张旭,田宇,张天骐.基于resnet和注意力机制的数字调制识别方法[j].计算机工程与应用,2022,58(14):103-109.