王 涛，耿 鹏

(中国人民解放军第91998部队，辽宁 大连 116000)

1 引言

无线通信系统中的数据、视频、图像等高质量多媒体日益发展，使无线通信方式成为了通信发展的主要趋势，对多载波通信信号的识别也成为了研究焦点。载波即为载着数据的特定频率无线电波，通常情况下，无线通信传输的数据频率是低频的，如果根据数据本身频率进行传输不利于数据接收和同步。单载波的通信系统信号带宽要小于信道相干带宽，其接收端符号间的干扰不严重，只需要使用简单的均衡器即可消除干扰项，但是随着数据传输速率的不断提高，信号的带宽比信道相干带宽要大，使用简单均衡器无法有效地消除干扰，此时可以通过多载波系统将高速的串行数据流转换为低速并行的数据流，同时调制多个载波使信道时延扩展，以减小干扰。多载波的抗干扰能力更强，频谱利用率更高，在通信系统的应用中具有一定优势。

姚宇晨等人[1]提出了一种基于深度学习的通信信号自动调制识别技术。该方法首先通过自编码技术对信号进行特征提取，得到抗干扰能力较好的特征集，随后采用BP神经网络对获取的特征集进行分类识别，完成通信信号的自动识别。在仿真条件下证明该方法的分类识别的效果较好，能够有效地提高调制信号识别的抗干扰能力，但是识别过程较为复杂导致识别效率较低。徐茂等人[2]提出了一种基于通信信号时频特性的卷积神经网络调制识别。……