【摘 要】
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针对传统信号调制识别方法对信号复杂调制方式难以识别的问题,提出一种基于注意力机制的双向LSTM卷积神经网络(BLACN),利用卷积神经网络优秀的特征提取能力,实现对复杂调制方式识别特征的提取.并通过注意力机制和双向LSTM关注信号的关键特征与时序信息来提高信号的识别准确率.仿真实验表明,BLACN在信噪比(SNR)为2 dB时可以达到90％的识别准确率,相比于传统CNN神经网络准确率提高7％,证明提出的方法是有效可行的.
【机 构】
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国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南 长沙 410073
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针对传统信号调制识别方法对信号复杂调制方式难以识别的问题,提出一种基于注意力机制的双向LSTM卷积神经网络(BLACN),利用卷积神经网络优秀的特征提取能力,实现对复杂调制方式识别特征的提取.并通过注意力机制和双向LSTM关注信号的关键特征与时序信息来提高信号的识别准确率.仿真实验表明,BLACN在信噪比(SNR)为2 dB时可以达到90％的识别准确率,相比于传统CNN神经网络准确率提高7％,证明提出的方法是有效可行的.
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