Ffscn: marco de fusión del centro de espectro de fusión de red para la detección de señales de portadora
Autores: Huang, Hao; Wang, Jiao; Li, Jianqing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Ffscn: marco de fusión del centro de espectro de fusión de red para la detección de señales de portadora
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Detección de señal portadora
Señales de modulación de múltiples portadoras
Red neuronal convolucional profunda
Red de centro de espectro de fusión de cuadro
Red de pirámide de características
Red de regresión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La detección de la señal portadora es una tarea complicada y esencial en muchos dominios porque exige una respuesta rápida a la existencia de varias portadoras en el ancho de banda, al mismo tiempo que predice con precisión los centros de frecuencia y anchos de banda de cada señal portadora, incluidas las señales de modulación de portadora única y de portadora múltiple. Las señales de modulación de portadora múltiple, como FSK y OFDM, podrían ser incorrectamente reconocidas como varias señales de portadora única utilizando el método basado en el centro de espectro neto (SCN) o en el FCN. Este artículo diseñó un marco de red neuronal convolucional profunda (CNN) para la detección de señales de portadora múltiple fusionando las características de múltiples fotogramas consecutivos de los espectros de potencia de banda ancha y estimando la información de cada señal de modulación de portadora única o de portadora múltiple en la banda ancha, llamado centro de espectro de fusión de fotogramas (FFSCN), que incluye FFSCN-R, FFSCN-MN y FFSCN-FMN. FFSCN incluye tres partes base, la columna vertebral basada en CNN profunda, el cuello de red de pirámide de características (FPN) y la cabeza de red de regresión (RegNet). FFSCN-R y FFSCN-MN fusionan las características de salida de FPN, que utilizan el Residual y el MobileNetV3 como columna vertebral, respectivamente, y FFSCN-MN tiene un menor tiempo de inferencia. Para reducir aún más la complejidad de FFSCN-MN, el FFSCN-FMN diseñado modifica los bloques de MobileNet y fusiona las características en cada bloque de la columna vertebral. Los múltiples fotogramas consecutivos de los espectros de potencia de banda ancha no solo conservan la proporción de alta resolución de la frecuencia de banda ancha, sino que también añaden las características de los cambios de la señal en la dimensión temporal. Los extensos resultados experimentales demuestran que el FFSCN propuesto puede detectar eficazmente señales de modulación de portadora múltiple y de portadora única en el espectro de potencia de banda ancha y superar al SCN en precisión y eficiencia.
Descripción
La detección de la señal portadora es una tarea complicada y esencial en muchos dominios porque exige una respuesta rápida a la existencia de varias portadoras en el ancho de banda, al mismo tiempo que predice con precisión los centros de frecuencia y anchos de banda de cada señal portadora, incluidas las señales de modulación de portadora única y de portadora múltiple. Las señales de modulación de portadora múltiple, como FSK y OFDM, podrían ser incorrectamente reconocidas como varias señales de portadora única utilizando el método basado en el centro de espectro neto (SCN) o en el FCN. Este artículo diseñó un marco de red neuronal convolucional profunda (CNN) para la detección de señales de portadora múltiple fusionando las características de múltiples fotogramas consecutivos de los espectros de potencia de banda ancha y estimando la información de cada señal de modulación de portadora única o de portadora múltiple en la banda ancha, llamado centro de espectro de fusión de fotogramas (FFSCN), que incluye FFSCN-R, FFSCN-MN y FFSCN-FMN. FFSCN incluye tres partes base, la columna vertebral basada en CNN profunda, el cuello de red de pirámide de características (FPN) y la cabeza de red de regresión (RegNet). FFSCN-R y FFSCN-MN fusionan las características de salida de FPN, que utilizan el Residual y el MobileNetV3 como columna vertebral, respectivamente, y FFSCN-MN tiene un menor tiempo de inferencia. Para reducir aún más la complejidad de FFSCN-MN, el FFSCN-FMN diseñado modifica los bloques de MobileNet y fusiona las características en cada bloque de la columna vertebral. Los múltiples fotogramas consecutivos de los espectros de potencia de banda ancha no solo conservan la proporción de alta resolución de la frecuencia de banda ancha, sino que también añaden las características de los cambios de la señal en la dimensión temporal. Los extensos resultados experimentales demuestran que el FFSCN propuesto puede detectar eficazmente señales de modulación de portadora múltiple y de portadora única en el espectro de potencia de banda ancha y superar al SCN en precisión y eficiencia.