aspmirlab/RadioModRec-1|自动调制识别数据集|无线通信数据集

RadioModRec-1 是一个用于自动调制识别（AMR）的模拟数据集，精心策划了十五种数字调制方案，包括4QAM、16QAM、64QAM、256QAM、8PSK、16PSK、32PSK、64PSK、128PSK、256PSK、CPFSK、DBPSK、DQPSK、GFSK和GMSK，这些方案在现代无线通信系统中非常有用。该数据集适用于瑞利和莱斯信道模型，在加性白高斯噪声（AWGN）环境下，从-20dB到+20dB，步长为+5dB。数据集由Emmanuel Adetiba和Jamiu R. Olasina策划，部分资金由Google的TensorFlow Outreaches in Colleges资助。

原始信息汇总

RadioModRec-1 数据集概述

数据集简介

RadioModRec-1 是一个用于自动调制识别（AMR）的模拟数据集，精心策划了十五种数字调制方案，包括 4QAM、16QAM、64QAM、256QAM、8PSK、16PSK、32PSK、64PSK、128PSK、256PSK、CPFSK、DBPSK、DQPSK、GFSK 和 GMSK。这些调制方案在现代无线通信系统中具有重要作用。该数据集适用于瑞利（Rayleigh）和莱斯（Rician）信道模型，在加性白高斯噪声（AWGN）环境下，噪声水平从 -20dB 到 +20dB，步长为 +5dB。

数据集描述

• 策划者： Emmanuel Adetiba 和 Jamiu R. Olasina
• 资助方： 部分资助来自 Google 的 TensorFlow 学院外展活动奖励
• 语言（AMC）： 自动调制识别
• 许可证： cc-by-nc-nd-4.0

用途

RadioModRec-1 是软件定义和认知无线电系统中自动调制识别（AMR）研究的关键资源。

引用

Emmanuel Adetiba 和 Jamiu R. Olasina，RadioModRec: A Dataset for Automatic Modulation Recognition in Software Defined and Cognitive Radio Research.

数据集卡片作者

Emmanuel Adetiba

联系信息

• 邮箱：[e-mail]
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AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RadioModRec-1数据集专为自动调制识别（AMR）研究而构建，涵盖了15种数字调制方案，包括4QAM、16QAM、64QAM等。该数据集在瑞利和莱斯信道模型下，通过加性高斯白噪声（AWGN）从-20dB到+20dB以5dB为步长进行模拟生成。数据集的构建过程严格遵循现代无线通信系统的需求，确保了数据的多样性和实用性。

特点

RadioModRec-1数据集的特点在于其广泛的调制方案覆盖和信道模型的多样性。数据集不仅包含了常见的调制方式，还涵盖了从低到高的信噪比范围，为研究者提供了丰富的实验条件。此外，数据集的模拟环境严格遵循实际无线通信场景，确保了数据的真实性和可靠性。

使用方法

RadioModRec-1数据集主要用于自动调制识别（AMR）研究，特别是在软件定义无线电和认知无线电系统中。研究者可以通过该数据集训练和验证调制识别算法，评估其在不同信噪比和信道条件下的性能。数据集的使用方法包括数据加载、预处理、模型训练和性能评估等步骤，为AMR研究提供了全面的实验平台。

背景与挑战

背景概述

RadioModRec-1数据集由Emmanuel Adetiba和Jamiu R. Olasina精心构建，旨在支持自动调制识别（AMR）领域的研究。该数据集涵盖了15种数字调制方案，包括4QAM、16QAM、64QAM等，适用于现代无线通信系统中的软件定义无线电和认知无线电研究。数据集在Rayleigh和Rician信道模型下，通过加性高斯白噪声（AWGN）从-20dB到+20dB的范围内进行模拟，为研究人员提供了丰富的实验数据。该数据集由Google部分资助，用于TensorFlow在高校的推广项目，自发布以来，已成为AMR领域的重要资源。

当前挑战

RadioModRec-1数据集在构建过程中面临的主要挑战包括如何准确模拟不同信道条件下的调制信号，以及如何确保数据集的多样性和代表性。在解决领域问题时，数据集需要应对自动调制识别中的高维数据处理和复杂信号分类问题，特别是在低信噪比条件下的识别精度提升。此外，数据集的构建还需考虑不同调制方案之间的相似性，以避免模型过拟合或欠拟合。这些挑战要求研究人员在数据处理和模型设计上具备高度的技术能力和创新思维。

常用场景

经典使用场景

在无线通信领域，自动调制识别（AMR）技术是确保信号传输质量与效率的关键。RadioModRec-1数据集专为AMR研究设计，涵盖了15种数字调制方案，包括4QAM至256PSK等多种调制方式。该数据集在瑞利和莱斯信道模型下，通过添加不同信噪比的加性高斯白噪声（AWGN），为研究人员提供了一个标准化的测试平台，用于验证和优化调制识别算法。

解决学术问题

RadioModRec-1数据集解决了自动调制识别领域中的核心问题，即如何在复杂的无线信道环境中准确识别调制方式。通过提供多种调制方案和信道条件下的模拟数据，该数据集为研究人员提供了丰富的实验材料，推动了AMR算法的性能提升与创新。其意义在于为软件定义无线电和认知无线电系统的研究奠定了数据基础，促进了无线通信技术的智能化发展。

衍生相关工作

基于RadioModRec-1数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，研究人员利用该数据集开发了基于深度学习的调制识别模型，显著提高了识别精度。此外，该数据集还催生了一系列关于信道建模与噪声抑制的研究，为无线通信系统的性能优化提供了理论支持。这些工作不仅推动了AMR技术的发展，也为相关领域的学术研究提供了重要参考。