Фелагерева Евгения Юрьевна, Рудоман Нэлли Радиковна, Кузякина Марина Викторовна

Кубанский государственный университет, Кубанский государственный технологический университет,

В представленном исследовании рассматривается проблема применения классических методов восстановления радиосигнала. В качестве решения предлагается использование нейронных сетей, а именно автокодировщиков. Разработана архитектура вариационного автоэнкодера для решения задачи восстановления радиосигнала с беспилотного летательного аппарата. Для обучения и проверки модели был использован большой датасет, содержащий радиосигналы различных видов модуляций и уровней шума, DeepSig Dataset: RadioML 2018.01A. Целью исследования является разработка архитектуры, показывающей наиболее лучшие метрики восстановления радиосигналов, чем классические методы. В качестве метрик качества используются PSNR, MSE и MAE, а оптимизатор Adam. Также к датасету был применен фильтр Калмана, показавший результат на два порядка хуже по всем метрикам качества. Полученные данные показывают, что не всегда классические алгоритмы восстановления искаженных радиосигналов могут показывать достойное качество работы.

вариационный автоэнкодер, радиосигнал, БПЛА, фильтр Калмана