基于門控注意力網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制信號(hào)分類識(shí)別算法

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摘  要： 針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的信號(hào)特征不足導(dǎo)致信號(hào)識(shí)別率下降的問題，提出基于門控注意力網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制信號(hào)分類識(shí)別算法。該算法先對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行混合數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生成更多維度的樣本以便網(wǎng)絡(luò)更好地提取信號(hào)特征；再將處理后的樣本信號(hào)輸入雙通道網(wǎng)絡(luò)（CNN and BiLSTM Parallel），并行提取信號(hào)的空間特征和時(shí)間特征；最后將提取到的特征輸入到門控注意力網(wǎng)絡(luò)中，自適應(yīng)地調(diào)整特征權(quán)重，減少網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度。（剩余10908字）