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摘要
复杂电磁环境中,针对低信噪比条件下现有神经网络识别算法对于通信电台识别准确率不高的问题,提出一种结合双层注意力机制和残差网络的通信辐射源个体识别方法。首先,以空间注意模块和通道注意模块构成注意力机制。其次,在一维残差网络中嵌入双层注意力机制,提高对关键特征的学习能力。最后,在实际数据集上验证算法的有效性。实验证明,相比于残差神经网络算法,所提方法既能保持模型较好的稳定性又在数据集上有明显的提升效果。
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复杂电磁环境中,针对低信噪比条件下现有神经网络识别算法对于通信电台识别准确率不高的问题,提出一种结合双层注意力机制和残差网络的通信辐射源个体识别方法。首先,以空间注意模块和通道注意模块构成注意力机制。其次,在一维残差网络中嵌入双层注意力机制,提高对关键特征的学习能力。最后,在实际数据集上验证算法的有效性。实验证明,相比于残差神经网络算法,所提方法既能保持模型较好的稳定性又在数据集上有明显的提升效果。
