摘要：针对数字通信系统误码率预测精度受信道噪声、码间干扰及非线性失真影响较大的问题，本文构建基于卷积神经网络的误码率预测模型，利用卷积运算提取误码率特征，并结合批归一化、丢弃法优化模型泛化能力。通过数据预处理与增强提升样本分布均衡性，采用随机梯度下降及自适应矩估计优化训练策略，并结合超参数调整提高网络收敛速度。实验基于多种误差指标及受试者工作特征曲线评估预测性能，结果表明卷积神经网络在误码率预测任务中较传统机器学习方法表现更优，能够在复杂信道环境下实现高精度误码率估计。

关键词：卷积神经网络；数字通信系统；误码率预测模型设计

引言

误码率是衡量数字通信系统可靠性的重要指标，其受信道衰落、加性高斯白噪声及非理想信号处理影响，传统误码率计算方法依赖解析模型或数值仿真，难以准确表征复杂信道环境下的误码特性。近年来，深度学习在信号处理领域取得显著进展，尤其卷积神经网络凭借局部感受野、权值共享及多层特征提取能力，在信道均衡、调制识别及误码率预测任务中展现出优越性。然而，现有研究在误码率特征提取、模型训练及评估体系方面仍存在优化空间，尤其在信道噪声干扰强、误码率分布不均衡的条件下，预测精度难以满足实际需求。

一、卷积神经网络概述

卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，其主要由卷积层、池化层、全连接层及非线性激活函数构成，通过局部感受野机制提取输入数据的局部特征，并依赖权值共享策略减少参数数量和计算复杂度。在卷积运算过程中，利用卷积核对输入数据进行逐层特征提取，捕捉关键信息并形成特征映射，而池化操作通过最大池化或平均池化减少特征维度，增强模型对输入数据平移、缩放等变换的不变性。在数字通信系统中，由于信道噪声、码间干扰及多径效应的影响，误码率成为衡量系统性能的关键指标，而卷积神经网络凭借其强大的非线性拟合能力和深层特征提取能力，在误码率预测任务中展现出优越性。模型训练过程中，前向传播计算出误码率预测值，随后通过反向传播调整网络权重，利用随机梯度下降或自适应优化方法最小化损失函数，以提高预测精度。在实际应用中，为防止过拟合并增强泛化能力，通常采用批归一化、丢弃法等正则化策略，同时结合残差连接或密集连接结构优化梯度流动，提高深层网络训练的稳定性 [1]。

二、基于卷积神经网络的数字通信系统误码率预测模型设计

（一）数据预处理与增强

数据预处理与增强是提升卷积神经网络误码率预测模型性能的关键环节，其主要目标在于优化输入数据质量，降低信道噪声干扰，提高模型泛化能力。首先，数据清洗通过异常值剔除、信号去噪及归一化处理确保输入数据分布稳定，其中归一化方法可采用最小 - 最大归一化或均值方差归一化，使输入数据在数值尺度上保持一致性，防止梯度消失或梯度爆炸影响网络收敛速度。其次，特征提取阶段通过傅里叶变换、短时傅里叶变换或小波变换分析通信信号的时频特性，从中提取误码率预测相关的关键特征，以增强模型的判别能力。在此基础上，数据增强策略进一步优化训练样本分布，采用加性高斯白噪声、随机相移、平移变换及尺度变换等方法扩充数据集，使模型能够适应不同信道环境，提高对未见数据的泛化性能。此外，为避免数据不均衡对误码率预测结果造成偏差，通常采用欠采样、过采样或合成少数类过采样方法进行数据平衡，从而确保模型在不同误码率区间均具有稳定的预测能力。在数据集划分方面，为了保证训练、验证及测试阶段的公平性和有效性，通常采用交叉验证或留出法分配数据集，使模型在多个独立数据集上进行评估，减少偶然因素对误码率预测性能的影响 [2]。

（二）训练策略与超参数优化

训练策略与超参数优化直接影响卷积神经网络误码率预测模型的收敛性、稳定性及最终性能，因此需要结合网络架构特点和误码率预测任务要求，采用合理的优化方法提升模型训练效率。首先，优化目标函数是训练过程的核心，通常采用均方误差、交叉熵或 Kullback-Leibler 散度作为损失函数，以最小化预测误差并提高误码率估计的准确性。其次，优化算法决定权重更新策略，常见方法包括随机梯度下降、动量优化、自适应梯度算法及自适应矩估计等，其中自适应矩估计因其动量调整机制可有效缓解梯度震荡，提高收敛速度，在误码率预测任务中具有较优性能。批量大小决定梯度估计的稳定性，小批量更新能提高训练速度，但易受噪声影响，大批量更新则能提高梯度估计的准确性但占用更多计算资源，需根据数据集规模进行权衡。此外，正则化策略是提高模型泛化能力的重要手段，常采用 L1 正则化、L2 正则化及丢弃法降低过拟合风险，其中 L2 正则化可限制权重幅值，丢弃法可随机屏蔽部分神经元以提升模型的鲁棒性。模型初始化方式也影响网络的训练效果，采用 He 初始化或 Xavier 初始化可防止梯度消失或梯度爆炸，提高网络稳定性[3]。

（三）模型评估与误码率预测精度分析

模型评估与误码率预测精度分析是衡量卷积神经网络误码率预测模型性能的重要环节，涉及多种评价指标、性能对比及误码率预测的稳健性测试。首先，误差分析采用均方误差、均方根误差及平均绝对误差评估模型预测值与真实误码率之间的偏差，确保误码率预测模型在不同信道条件下均能保持较高的预测精度。其次，分类性能评价可采用准确率、精确率、召回率及 F1 分数量化模型的判别能力，其中准确率反映整体预测正确性，精确率衡量误码率高低分类的精准程度，召回率衡量模型对高误码率样本的敏感性，F1 分数则作为精确率与召回率的综合评估指标。在实际应用中，由于误码率分布具有长尾效应，单一评价指标难以全面衡量模型性能，因此通常采用受试者工作特征曲线及其曲线下面积衡量模型的分类能力，其中曲线下面积越接近1，说明模型判别能力越优。为了进一步验证误码率预测模型的稳健性，需进行噪声扰动测试，即在输入数据中加入不同强度的加性高斯白噪声、雷利衰落噪声及里塞噪声，观察模型预测误码率的变化趋势，从而评估其对信道干扰的鲁棒性。此外，可通过不同模型对比实验验证卷积神经网络的优势，采用多层感知机、支持向量机及决策树等基线模型进行误码率预测实验，并基于统计显著性检验方法分析卷积神经网络在误码率预测任务上的优势。

结语

本文围绕数字通信系统误码率预测问题，构建基于卷积神经网络的高精度预测模型，针对误码率数据分布特性，优化数据预处理、特征提取及增强策略，并结合梯度优化及正则化方法提升模型鲁棒性。实验结果表明，卷积神经网络在误码率预测任务中较传统方法表现更优，能够自适应提取信道干扰特征，在复杂环境下实现误码率精确估计。未来研究可进一步结合注意力机制、自适应特征选择及端到端深度学习架构优化模型性能，为实际通信系统误码率预测提供更高效的解决方案。

参考文献

[1] 冯 艳 艳 , 汤 骁 东 , 李 彦 , 等 . 基 于 粒 子 群 优 化 改 进 变 步长 LMS 算法的数字基带传输系统 [J]. 佳木斯大学学报 ( 自然科学版 ),2024,42(11):1-5.

[2] 李栋 . 数字基带传输系统误码率的仿真研究 [J]. 数字通信世界 ,2019,(10):246-247.

[3] 成思豪 . 浅谈数字通信系统中误码率的估计方法 [J]. 数字通信世界 ,2019,(08):71.