基于确定性过采样的不平衡航空通信信号调制识别
李浩然1
王艺然1
白静1
肖竹2
1.西安电子科技大学人工智能学院,西安,7100712.湖南大学信息科学与工程学院,长沙,410082
摘要：针对航空通信中,复杂电磁环境下的调制信号分类任务数据不平衡以及少数类信号样本的缺乏导致分类器的性能下降的问题,提出了一种基于确定性过采样技术的不平衡航空通信调制信号分类方法.该方法通过合成少数类信号样本,平衡数据集,从而减少数据不平衡对分类器的负面影响.基于RadioML 2016.10a数据集,选择11种调制方式,在-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB信噪比下构建了 4种不平衡场景进行验证.实验结果表明,相较于不平衡数据集,文中所提方法在MsmcNet、ResNet50和DenseNet121 3种网络模型上,分类准确率分别提高了 2.78％、0.92％、3.45％.与传统的SMOTE方法相比,所提方法在处理多类不平衡问题上表现出更好的分类性能.该方法能够有效提高调制信号分类任务中的准确率,尤其是在复杂电磁环境下的航空通信场景中.
关键词：信号调制分类多类不平衡信号过采样确定性合成数据分布
分类号：TN911.7(通信)
资助基金：国家自然科学基金(62276206)航空科学基金(2023Z071081001)
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 18-25 )
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