基于卷积自编码网络的BPSK信号降噪

针对传统降噪方法提取特征繁琐、参数选取不易的问题,提出了基于卷积自编码器(Convolutional Autoencoder,CAE)降噪的方法,对BPSK信号、加性高斯白噪声,信噪比-10dB 2dB的数据构成信号数据集。在网络训练阶段,将加噪后的样本经过卷积自编码器提取潜在特征,多次训练迭代并且保存模型的参数;在测试阶段,利用新产生的测试集完成对该算法的验证与测试,可以观察到恢复出的有用信号,且误码率有了明显的降低。实验表明,相对于传统信号降噪算法(例如小波阈值降噪、PCA等),所提算法不需要人工手动提取信号特征,实现了对BPSK信号的降噪处理。