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题名基于注意力机制与残差结构的联合调制识别
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作者
郑向阳
王忠勇
杨晨旭
陈家伟
巩克现
王玮
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机构
郑州大学网络空间安全学院
郑州大学电气与信息工程学院
郑州大学河南先进技术研究院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第10期163-170,共8页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61901417)
国家重点研发计划“前沿科技创新”专项(2019QY0302)
河南省科技攻关项目(212102210173,212102210566)。
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文摘
针对多种信号调制类型识别,提出一种信号调制类型联合结构识别分类器,对接收信号二值化分类并分别输入两种网络进行自动识别。在高信噪比区间,利用深度可分离卷积引入跳跃连接方法叠加残差结构,同时添加多头自注意力机制代替部分卷积,获得优于以上两种机制的性能;在低信噪比区间,利用Transformer的自注意力机制判断输入序列不同区域的重要性,提取更加有效的特征信息。通过公开数据集的数据实验,验证了联合结构的识别有效性,低信噪比区间的识别准确率得到显著提高,高信噪比区间识别率得到进一步提升的同时,验证得到所提算法具有相对较低的复杂度。
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关键词
自动调制分类
卷积神经网络
多头自注意力机制
深度可分离卷积
全局深度卷积
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Keywords
Automatic modulation classification
Convolutional neural network
Multi-head self attention
Deep separable convolution
Global depthwise convolution
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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