目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 CNN模型结构
4.2 损失函数与优化
4.3 训练与测试
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含中文注释，训练库）
.................................................................
digitDatasetPath = ['Image_train\'];
imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
%划分数据为训练集合验证集，训练集中每个类别包含1张图像，验证集包含其余图像的标签
numTrainFiles = 2;%设置每个类别的训练个数
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.8);%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [
......................................................................
];%设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...'InitialLearnRate', 0.00005, ...'MaxEpochs', 100, ...'Shuffle', 'every-epoch', ...'ValidationData', imdsValidation, ...'ValidationFrequency', 10, ...'Verbose', false, ...'Plots', 'training-progress');%使用训练集训练网络
[net,INFO]= trainNetwork(imdsTrain, layers, options);IT =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
LOSS=INFO.TrainingLoss;
Accuracy=INFO.TrainingAccuracy;figure;
plot(IT(1:5:end),LOSS(1:5:end),'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('epoch');
ylabel('LOSS');figure;
plot(IT(1:5:end),Accuracy(1:5:end),'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('epoch');
ylabel('Accuracy');save CNN.mat
1564.算法理论概述
基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的MQAM（Multi-Level Quadrature Amplitude Modulation）调制识别，是一种利用深度学习技术自动识别无线通信中信号调制类型的方法。MQAM作为一种高效的数字调制技术，通过不同的幅度和相位组合来传输信息，广泛应用于现代通信系统中。而CNN由于其在图像识别和特征提取方面的卓越能力，被成功应用于调制识别任务，通过学习信号波形的特征来区分不同的调制模式。下面详细介绍其工作原理及涉及的数学模型。
MQAM调制识别任务的目标是从接收到的信号中识别出其调制类型，例如16QAM、64QAM等。传统方法往往依赖于精心设计的特征提取器和分类器，而CNN则能自动从原始数据中学习和提取高级特征，实现更高效和准确的识别。
星座图是MQAM调制信号的二维散点图，横轴表示信号的I分量（In-phase），纵轴表示Q分量（Quadrature）。例如，16QAM的星座图有4个幅度等级，每个幅度等级有两个相位状态，形成一个典型的“十字”图案；32QAM和64QAM的星座图则更加密集，分别有16和36个等距分布的点。
4.1 CNN模型结构
4.2 损失函数与优化
4.3 训练与测试
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训练阶段：通过大量标记的调制信号样本对模型进行训练，优化网络参数，使模型学会从信号中抽取与调制类型相关的特征。
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测试阶段：在独立的测试集上评估模型性能，主要指标包括识别准确率、混淆矩阵等。
基于CNN的MQAM调制识别，特别是针对星座图的识别，展示了深度学习在复杂信号处理任务中的强大潜力。通过自动学习调制信号的视觉特征，CNN不仅能够有效区分16QAM、32QAM和64QAM，还为处理更复杂的调制类型和实际通信环境下的信号识别提供了坚实的基础。随着技术的不断进步和模型优化，CNN在无线通信领域的应用将会更加广泛和深入。
5.算法完整程序工程
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