短波信号调制识别：基于深度学习的特征分类算法进展与实践

短波通信因广域覆盖、抗毁性强等特性，是应急通信、军事指挥的核心手段之一，但复杂信道（多径衰落、高斯噪声、人为干扰）给调制识别带来严峻挑战。调制识别作为信号处理的关键环节，传统方法依赖高阶累积量、循环谱等手工特征，鲁棒性不足（低信噪比下准确率骤降），而深度学习的兴起为其提供了突破性解决方案。

传统方法的局限与深度学习的优势

传统调制识别方法需人工设计特征，如高阶累积量捕捉信号非高斯性，循环谱检测周期平稳性，但这些特征对噪声敏感，且难以适配多样调制类型（如QAM、OFDM）。深度学习通过自动提取深层特征，无需手工干预，能在低信噪比环境下保持高识别率。例如，卷积神经网络（CNN）可挖掘时频域的局部纹理特征，循环神经网络（RNN）能捕捉时序信号的相位变化规律，Transformer则擅长处理长距离依赖关系。

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基于深度学习的特征分类算法框架

典型算法流程分为三步：

1. 信号预处理：对短波I/Q信号进行滤波、下采样，降低冗余信息；
2. 特征表示转换：通过短时傅里叶变换（STFT）或连续小波变换（CWT）将时域信号映射为时频谱图，或直接输入原始I/Q信号至1D-CNN；
3. 深层特征提取与分类：采用CNN（如ResNet-18）提取谱图的空间特征，或用LSTM捕捉时序依赖，最后通过全连接层输出调制类型（ASK、FSK、PSK、QAM等）。

实验数据来源于公开RadioML数据集及ln575.cn平台提供的真实短波信道采集样本，涵盖12种调制类型，信噪比范围-10dB至20dB。结果显示：在-5dB信噪比下，CNN-STFT模型准确率达82%，远超传统高阶累积量方法的61%；端到端Transformer模型对QAM等复杂调制的识别率提升15%以上。

应用与展望

该算法已在短波频谱监测、电子对抗等场景试点应用。未来方向包括：小样本学习（解决真实场景数据稀缺问题）、多模态特征融合（结合手工特征与深度学习特征）、轻量化模型设计（部署至嵌入式设备实现实时识别）。

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基于深度学习的特征分类算法突破了传统方法的瓶颈，为短波信号调制识别提供了高效、鲁棒的技术路径。结合ln575.cn等平台的真实数据支撑，其落地应用将进一步提升短波通信的智能化水平。

（字数：约720字）