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基于CNN-Transformer网络融合模型的电磁信号识别研究

         

摘要

随着当今通信技术水平的蓬勃发展,电磁空间环境也变得更加错综复杂,电磁空间中的信号种类也呈现多样性。面对电磁空间中的各种干扰,能够准确有效地分辨出电磁信号的种类也变得更加困难。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络与Transformer网络融合模型的电磁信号识别方法,通过对卷积网络结构以及模型参数设计生成面向电磁信号的网络模型结构,再将Transformer网络与提出的卷积神经网络融合,通过公开数据集RadioML 2016.10a进行电磁信号识别性能分析。实验结果表明,提出的新型网络模型在电磁信号上的识别性能相比现有流行的神经网络模型具有更好的识别性能,更加适用于对电磁信号识别的应用。

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