一种用于可见光通信信号调制格式识别的改进YOLOv5s算法

在可见光通信（VLC）技术迅速发展的背景下，如何高效准确地识别信号调制格式成为研究的热点问题。传统的信号识别方法往往依赖于人工特征提取和分类器设计，存在适应性差、计算复杂度高的问题。近年来，深度学习技术的广泛应用为信号调制格式识别提供了新的思路。其中，目标检测算法在图像识别领域取得了显著成果，而YOLOv5s作为轻量级的目标检测模型，因其速度快、精度高而受到广泛关注。本文提出了一种用于可见光通信信号调制格式识别的改进YOLOv5s算法，旨在提升识别效率与准确性。

可见光通信利用LED光源进行数据传输，其信号调制方式多样，如正交频分复用（OFDM）、脉冲位置调制（PPM）等。不同调制方式下的信号波形具有不同的特征，因此识别这些特征是实现高效通信的关键。然而，由于实际环境中存在噪声干扰、信道衰减等因素，使得信号波形变得复杂，传统方法难以有效应对。为此，本文引入深度学习技术，通过构建基于YOLOv5s的模型，对信号波形图像进行自动识别。

YOLOv5s是一种基于单阶段检测的深度神经网络，其结构简单且推理速度快，适合应用于实时场景。然而，针对可见光通信信号调制格式识别任务，原始的YOLOv5s模型可能存在识别精度不足的问题。因此，本文在YOLOv5s的基础上进行了多项改进。首先，对输入图像进行了预处理，包括归一化、去噪和增强，以提高模型对信号波形的感知能力。其次，在网络结构上，增加了注意力机制模块，如SE模块或CBAM模块，以增强关键特征的提取能力。此外，还优化了损失函数，采用Focal Loss来缓解类别不平衡问题，从而提高模型的鲁棒性。

实验部分采用了多种可见光通信信号数据集，涵盖了不同调制方式下的信号波形图像。通过对改进后的YOLOv5s模型与原始模型进行对比，结果表明，改进后的算法在识别准确率、召回率以及F1分数等方面均有所提升。特别是在低信噪比环境下，改进模型表现出更强的抗干扰能力，显示出良好的应用前景。

此外，本文还对模型的计算复杂度进行了分析，评估了改进后算法在嵌入式设备上的运行性能。结果表明，尽管增加了部分模块，但整体计算量仍保持在可接受范围内，能够满足实际部署需求。这为可见光通信系统中的实时信号识别提供了可行的技术方案。

综上所述，本文提出的改进YOLOv5s算法在可见光通信信号调制格式识别任务中表现出较高的准确性和稳定性。通过引入注意力机制、优化损失函数以及改进输入预处理方法，有效提升了模型的识别能力。该研究成果不仅为可见光通信技术的发展提供了新的技术支持，也为其他类似领域的信号识别任务提供了参考价值。未来的研究可以进一步探索多模态数据融合、模型轻量化以及自适应学习策略，以提升算法的泛化能力和适用范围。