基于特征融合和MACLNN的通信信号自动调制识别

吴美霖; 高瑜翔; 涂雅培; 覃镜涛; 唐芷宣; 胡斐

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基于特征融合和MACLNN的通信信号自动调制识别

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针对模拟、数字调制方式在简单网络下识别率不高的问题,提出了一种基于特征融合、自注意力机制、并联神经网络的调制识别算法——MACLNN。使用8个统计量特征参数组合和IQ数据分别作为卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和卷积长短时神经网络的输入,由自注意力机制重新分配特征的权重,再通过并联层进行特征融合,最终完成11类调制方式的识别。仿真结果表明,在高信噪比下识别准确率可达到94.1%,使用复杂度较低的模型获得了高于同类算法的识别精度。

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来源
《无线电工程》 |2022年第11期|1970-1976|共7页
作者
吴美霖; 高瑜翔; 涂雅培; 覃镜涛; 唐芷宣; 胡斐;
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作者单位

成都信息工程大学通信工程学院;

气象信息与信号处理四川省高校重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类调制理论;
关键词
调制识别; 高阶累积量; 特征融合; 长短时记忆网络; 注意力机制;

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