26年WP 基于轻量化人工智能的无线调制信号识别方法研究最终稿-约22398字符.pdf

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摘要无线频谱资源的紧张态势，正随着 5G/6G 通信、工业物联网与智能终端的普及而愈发严峻。在这一背景下，无线调制方式的自动识别，已经成为频谱监测、信号分析和智能接收系统中不可或缺的技术环节。深度学习方法能够直接从原始 I/Q 数据中提取特征，并在调制识别任务上展现出不错的性能，但其代价同样明显：模型结构复杂、参数量庞大、计算开销居高不下，这使其很难在边缘设备、嵌入式终端等资源受限的平台上真正落地。针对这一矛盾，本文基于 RadioML 2016.10a 数据集，设计了一种面向原始 I/Q 序列输入的轻量化无线调制识别方法。在模型结构上，我构建了一个...

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