Автоматическое обнаружение и распознавание цифровых модулированных сигналов с помощью нейронной сети - Григорян, Т. А.; Айвазян, М. Ц. («Պոլիտեխնիկ» տպ.)
Вопросы автоматического обнаружения и распознавания цифровых модулированных сигналов становятся все более актуальными в современных системах связи. Эти процессы играют ключевую роль в обеспечении надежной и эффективной связи в самых разнообразных областях - от мобильной связи до радиовещательных и спутниковых систем. Важность этих процессов продолжает расти с увеличением объема данных, передаваемых через эти системы, и с развитием новых технологий связи. В статье представлены алгоритмы обнаружения и распознавания сигналов, разработанные в программной среде LabVIEW. Описаны архитектура и гиперпараметры нейронной сети, которые позволяют быстро и эффективно обучать сеть. Эти алгоритмы и методы обучения могут быть применены и адаптированы для других систем и приложений, что делает их очень полезными для широкого круга задач. Система была протестирована как на моделируемых сигналах, так и в реальном канале связи. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенных методов и подчеркивают их потенциал для дальнейшего применения и исследований. Թվային մոդուլացված ազդանշանների ավտոմատ հայտնաբերումն ու ճանաչումը գնալով էլ ավելի արդիական է դառնում ժամանակակից կապի համակարգերում: Այս գործընթացներն առանցքային դեր են խաղում տարբեր ոլորտներում հուսալի և արդյունավետ հաղորդակցություն ապահովելու համար՝ բջջային կապից մինչև ռադիոհեռարձակում և արբանյակային համակարգեր: Դրանց կարևորությունը շարունակում է աճել կապի համակարգերի միջոցով փոխանցվող տվյալների աճող ծավալի և հաղորդակցության նոր տեխնոլոգիաների զարգացման հետ մեկտեղ: Աշխատանքում ներկայացված են LabVIEW ծրագրային միջավայրում մշակված ազդանշանների հայտնաբերման և ճանաչման ալգորիթմները։ Նկարագրված են նեյրոնային ցանցի ճարտարապետությունը և հիպերպարամետրերը, որոնք թույլ են տալիս արագ և արդյունավետ ուսուցանել ցանցը։ Այս ալգորիթմները և ուսուցման մեթոդները կարող են հարմարեցվել և կիրառվել այլ համակարգերի և հավելվածների հետ՝ դրանք օգտակար դարձնելով առաջադրանքների կատարման լայն շրջանակում: Համակարգը փորձարկվել է ինչպես մոդելավորված ազդանշանների, այնպես էլ իրական կապուղիում: Աշխատանքում ներկայացված են նաև համակարգի թեստավորման արդյունքները։ Այս արդյունքները հաստատում են առաջարկվող մեթոդների արդյունավետությունը և ընդգծում դրանց ներուժը հետագա կիրառման և հետազոտության համար: Issues on automatic detection and recognition of digital modulated signals are becoming increasingly relevant in modern communication systems. These processes play a key role in ensuring reliable and efficient communication in a wide range of areas, from mobile communication to broadcasting and satellite systems. The importance of these processes continues to grow with the increase in the amount of data transmitted through these systems and with the development of new communication technologies. The algorithms for detection and recognition of signals, developed in the LabVIEW software environment are presented. The architecture and hyperparameters of the neural network allowing quick and efficient training of the network are described. These algorithms and training methods can be applied and adapted for other systems and applications, making them very useful for a wide range of tasks. The system was tested both on simulated signals and in a real communication channel. The results obtained confirm the effectiveness of the proposed methods and emphasise their potential for further application and research.
Keywords: Радиоэлектроника