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人工智能在电子信息工程信号处理中的应用调研

一、引言
随着科技的飞速发展，电子信息工程领域不断面临着数据量爆炸式增长和信号处理复杂度提升的挑战。传统的信号处理方法在应对这些挑战时逐渐显露出局限性，而人工智能技术的崛起为电子信息工程中的信号处理带来了新的曙光。人工智能凭借其强大的学习能力、模式识别能力和自适应处理能力，正逐渐改变着电子信息工程信号处理的格局，广泛应用于通信、雷达、图像与视频处理等诸多关键领域，显著提升了信号处理的效率与精度。
二、人工智能在信号处理中的应用现状
2.1 信号采集
在信号采集环节，人工智能发挥着重要作用。传统信号采集设备往往面临着诸如采集效率低、难以适应复杂环境等问题。基于人工智能算法的自组构信号采集天线设计成为研究热点。研究不同单元结构阵元组成的自组构天线在单频段、多频段及宽频段工作模式下的性能，通过多目标搜索算法对天线的多个性能参数进行优化。例如，在一些复杂的电磁环境中，自组构天线能够依据人工智能算法自动调整自身结构和参数，以实现更高效的信号采集，大大提高了信号采集的准确性和可靠性，有效解决了传统天线在复杂环境下信号采集不稳定的难题。
2.2 信号识别与分类
信号识别与分类是信号处理的关键环节。深度学习技术在这方面展现出了卓越的性能。针对现有自动调制识别（AMR）技术在低信噪比环境下识别精度不足的难题，骆忠强教授团队创新性地提出了名为残差卷积长短记忆改进 Transformer - Encoder 深度神经网络模型（RLITNN）的端到端 AMR 模型。该模型融合了卷积网络、LSTM 网络和改进的 Transformer - Encoder 模块，能够从不同模式的通信信号中有效提取多层次特征，捕捉全局和局部特征信息，增强特征表示能力，实现在低信噪比环境下对调制信号的高精度识别。在 RML2016.10A 和 RML2016.10B 数据集上的实验结果表明