Hierarchical AMR Scheme Exploiting Modulation-Shared and Modulation- Specific Features

Xiaofang Chen

doi:10.1109/TCCN.2025.3626333

Hierarchical AMR Scheme Exploiting Modulation-Shared and Modulation- Specific Features

2026-01-01

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DOI：10.1109/TCCN.2025.3626333

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自动调制识别（AMR）是非合作通信和认知无线电领域的一个重要研究课题。现有的AMR研究将数据驱动的预处理模块与特征提取网络相结合，以构建有效的AMR架构。然而，大多数预处理模块不适用于低信噪比（SNR）场景，且特征提取机制对不同调制类型通常呈现同质化，导致泛化性能不理想。为解决这些局限性，本文提出了一种自适应熵调整（AEAD）算法用于噪声抑制和信号净化，并设计了一种分层AMR方案，该方案利用了调制共享特征和调制特定特征。具体而言，AEAD算法基于二次Rényi熵度量对同相/正交（I/Q）信号进行加权处理，而分层AMR方案采用一个主网络提取共享特征，并使用两个子网络提取调制特定特征。在Rician数据集RML2016.10A/10B和一个Rayleigh数据集上的评估表明，所提出的方法始终优于基线方法，且在不同信道条件下表现出强适应性。

Keyword:

Automatic modulation recognition (AMR)

modulation grouping

modulation-shared feature

modulation-specific feature

signal adjustment

Hierarchical AMR Scheme Exploiting Modulation-Shared and Modulation- Specific Features

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