[发明专利]一种基于注意力机制图神经网络的信号调制格式识别方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于注意力机制图神经网络的信号调制格式识别方法、系统、装置及存储介质，属于通信技术领域，所述方法包括：获取接收信号并对其进行预处理；将预处理后的接收信号输入预训练好的注意力机制图神经网络，输出带有识别标签的接收信号，所述注意力机制图神经网络是根据发送信号星座成形后的信号数据完成训练的；降低信道对信号的干扰，在提高信道容量的同时增加了数据调制方法的多样性，实现对星座成形后接收信号调制格式的高精度识别。

技术领域

本发明涉及一种基于注意力机制图神经网络的信号调制格式识别方法、系统、装置及存储介质，属于通信技术领域。

背景技术

近年来，得益于信息获取速度的加快，交换信息的效率越来越高，互联网数据量呈井喷式增长，人们对于信息传输的需求也随之增大；目前，全球主要的网络数据流量都是由光纤通信系统承载的，随着人们对通信容量、通信速率等要求的增高，进一步促进了光纤通信技术的发展。

要提高光纤通信传输的容量，首先考虑的是如何提高信号的频谱效率，正交频分复用(OFDM)具有技术频谱利用率高、抗多径衰弱能力强等优点，利用简单的傅里叶算法可以实现OFDM子载波信道的复用和解复用；为了实现高频谱效率，则需要采用高阶调制格式，因为QAM信号的一个符号同时拥有相位和幅度两个维度的信息，相比幅移键控(ASK)和频移键控(PSK)具有更高的频谱效率，且其信号的生成和检测十分简单，所以目前最常采用正交幅度调制(QAM)格式作为高阶调制格式进行传输。

通信系统中，星座点的位置在很大程度上影响着通信系统的性能，在设计星座时，可以优化点的位置和出现概率；为了缩小均匀分布的常规高阶QAM结果与香农容量曲线的差距，目前采用星座成形技术，如几何和概率成形技术，生成具有更高频谱效率的高斯型分布，从而实现通信容量的扩充。

星座成型技术在光纤通信的应用是为了实现高速率大容量的通信网络系统，成形后的星座图有成形增益，使系统容量接近香农极限，显著提升频偏效率；传输速率可以灵活调整，以完美适配不同的传输信道；无需调整前向纠错码等技术方案；在几何成形技术中，通过改变星座图中星座点的位置坐标，使其服从高斯状分布，以此改变信号在光纤信道中的信息速率；在概率成形技术中，赋予星座图中的符号不同的出现概率，使其服从高斯状分布，改变符号的概率以改变信息速率，以此在降低发射功率的同时达到接近香农极限的目的；不过，虽然在大容量多维度复用的弹性光网络中使用星座整形技术可以提高频谱效率，在降低系统平均发射功率的同时使信号具有更低的饱和频谱效率，在低信噪比情况下具有更好的容忍度；但是对于接收机来说，依据传输业务动态变化调制格式以及码元速率的接收信号是未知的，成形之后的信号星座图也和常规的星座图不一致，传统的调制格式识别往往需要根据接收信号的频谱特性、时域波形等特征进行人为地主观判定，并且其无法综合考虑各个光信号的串扰、时延等相互关系，造成效率低、精度差、速度慢的结果；接收端需要在选择合适的算法对信号进行补偿和解调之前，对接收信号的调制格式进行识别；因此，如何在应用高频谱效率的星座成形技术时，快速高效地识别接收信号的调制格式，是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于注意力机制图神经网络的信号调制格式识别方法、系统、装置及存储介质，降低信道对信号的干扰，在提高信道容量的同时增加了数据调制方法的多样性，实现对星座成形后接收信号调制格式的高精度识别。

为实现以上目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种基于注意力机制图神经网络的信号调制格式识别方法，包括：

获取接收信号并对其进行预处理；

将预处理后的接收信号输入预训练好的注意力机制图神经网络，输出带有识别标签的接收信号，所述注意力机制图神经网络是根据发送信号星座成形后的信号数据完成训练的。

结合第一方面，进一步的，对接收信号进行预处理的方法包括：

对接收信号进行色散补偿、时钟恢复和盲均衡。