基于多通道注意力網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制信號(hào)分類識(shí)別算法

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摘要：傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在區(qū)分易混淆調(diào)制信號(hào)方面表現(xiàn)不足，限制了識(shí)別精度的進(jìn)一步提升。為克服這一局限，文章提出了一種基于多通道注意力網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制信號(hào)分類識(shí)別算法。該算法結(jié)合混合數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，提升模型的泛化能力，并設(shè)計(jì)了融合殘差網(wǎng)絡(luò)、LSTM 網(wǎng)絡(luò)和專家特征網(wǎng)絡(luò)的多通道架構(gòu)，全面提取調(diào)制信號(hào)的關(guān)鍵特征，包括時(shí)間動(dòng)態(tài)特征、空間結(jié)構(gòu)特征以及易混淆信號(hào)的區(qū)分性特征。（剩余3236字）