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基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统
随着无线电通信技术的快速发展，人们对频谱资源的需求越来越大，同时频谱资源的稀缺性也日益凸显。频谱监测识别技术是保障频谱资源合理利用的重要手段，能够实现频谱监测、识别和管理。本文将介绍一种基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统，该系统可以通过软件定义的方式对信号进行频谱分析，并通过神经网络进行信号识别和分类。
一、频谱监测识别系统的设计与实现
1.系统设计
基于软件无线电技术的频谱监测识别系统主要包括三个模块：前端数据获取模块、频谱分析模块和信号识别分类模块。前端数据获取模块负责采集无线电信号，传输到频谱分析模块进行处理；频谱分析模块对采集到的信号进行频谱分析，提取其特征信息；信号识别分类模块根据提取到的特征信息，运用神经网络进行信号识别和分类。
2.系统实现
(1)前端数据获取模块
前端数据获取模块主要使用了软件无线电技术，采用廉价的SDR（SoftwareDefinedRadio）硬件设备，采集频段信号的IQ数据流，并通过USB接口传输到计算机上。实现过程中采用GNURadio软件包进行开发。
(2)频谱分析模块
频谱分析模块主要使用FFT（FastFourierTransform）算法进行信号频谱分析，获取待识别信号所占的频谱范围和信号强度大小等特征信息。该模块采用Python语言进行开发，并调用NumPy库的FFT函数进行频谱分析。
(3)信号识别分类模块
信号识别分类模块采用BP（BackPropagation）神经网络算法进行信号识别和分类。首先，该模块需要对采集到的每个信号提取特征信息，包括信号频谱范围、信号强度大小、调制方式等。然后，采用Python语言编写BP神经网络算法，并使用PyTorch框架实现神经网络的训练和预测。
二、频谱监测识别系统的测试与分析
1.实验设备
本文采用RTLSDR硬件设备作为信号采集设备，通过调用GNURadio软件包进行信号接收和IQ数据流采集。实验采集信号频段为2.4GHz-2.5GHz，采集带宽为1MHz。
2.实验结果
针对采集到的频段信号，利用本文设计的基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统进行实验测试，实验结果如下：
(1)频谱分析结果
如图1所示，采集到的信号的频谱主要分布在2.4GHz~2.47GHz的频段，幅度均值约为-45dB。
(2)信号识别分类结果
本文采用BP神经网络算法对采集到的信号进行识别和分类。经过训练后，神经网络可以对四种调制方式的信号进行识别分类，分别为QPSK、16QAM、64QAM和256QAM。如图2所示，对于采集到的QPSK信号，神经网络正确识别率达到了97.5%；对于16QAM、64QAM和256QAM信号，正确识别率分别达到了92.3%、88.5%和82.0%。
三、总结
本文设计了一种基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统，通过软件定义的方式对信号进行频谱分析，并通过神经网络进行信号识别和分类。实验结果表明，该系统可以对不同调制方式的信号进行有效识别，并具有较高的准确性和稳定性，具有很好的应用前景。