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（1）基于Inception结构的信道编码盲识别模型在非合作通信场景中（如电子战、信号侦察），接收方往往无法预知发送方所使用的信道编码参数，这使得传统的基于代数理论的参数估计方法完全失效。针对这一“盲识别”难题，本研究探索了深度学习在信道编码结构识别中的应用潜力。研究构建并对比了三种不同的神经网络架构：基础卷积神经网络（CNN）、基于Inception结构的网络以及基于残差结构（ResNet）的网络。实验结果表明，基于Inception结构的网络模型在处理信号序列时表现最佳。Inception模块通过并行执行不同尺寸的卷积核运算，能够同时捕捉信号在不同时间尺度上的特征，从而更有效地提取出隐藏在噪声中的编码模式。该模型能够以高达99%的准确率识别出信号所采用的信道编码结构，实现了端到端的智能识别。这一成果打破了传统方法对先验知识的依赖，证明了深度特征提取网络在处理一维通信信号时的强大表征能力，为后续的参数估计奠定了坚实的分类基础。

（2）纠错与交织类型协同识别的多任务学习框架实际通信系统为了抵抗信道衰落，通常会同时采用纠错编码和交织技术，这两种技术在信号特征上存在内在的关联性和互相关性。如果将其割裂为两个独立的识别任务，往往会忽略这种潜在的耦合特征，降低识别效率。为此，本研究提出了一种基于Inception结构的多任务学习网络框架。该框架设计了一个共享的特征提取主干网络，用于捕捉信号的通用底层特征，随后分叉出两个独立的分支网络，分别用于纠错编码类型的识别和交织类型的识别。通过联合训练，网络能够在学习纠错特征的同时辅助交织特征的提取，反之亦然。实验数据显示，这种多任务学习策略在两个任务上均达到了90%以上的识别准确率。这种方法的优势在于它模拟了人类同时处理关联任务的认知机制，不仅减少了模型的参数总量和推理时间，还通过任务间的相互正则化作用提升了模型的泛化能力，使其在面对复杂多变的通信信号时更具鲁棒性。

（3）基于自编码生成网络的信号智能解扰方案在确定了信道编码类型后，信号解扰是恢复原始信息的关键步骤，特别是针对加扰信号的恢复，传统方法往往计算复杂度极高。本研究创新性地将生成式深度学习模型引入解扰任务，提出了一种基于自编码网络（Autoencoder）的解扰模型。该模型将前序步骤中识别出的加扰信号样本作为输入，利用自编码器强大的数据压缩与重构能力，学习加扰信号与原始信号之间的非线性映射关系。自编码器的编码器部分负责将含噪、加扰的信号映射到低维潜在空间，去除噪声和扰码带来的冗余信息；解码器部分则负责从潜在特征中重构出纯净的原始比特流。

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