多注意力机制网络的调制识别算法

作者：王安义; 王煜仪^*

来源：计算机工程与设计, 2023, 44(02): 328-334.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2023.02.002

• 调制识别
• 小尺度衰落信道
• 瞬时幅度/相位
• 双通道输入
• 残差密集块
• 双向门控循环单元
• 注意力机制

针对小尺度衰落信道下调制信号识别率低的问题，提出一种基于多注意力机制网络的调制识别算法。提取信号瞬时幅度/相位特征与同相/正交序列构建双通道输入方式，实现多尺度感受野。通过残差密集块提取双通道数据的频域特征，将特征向量融合后送入双向门控循环单元提取时域信息，引入改进卷积注意力机制模块和软注意力机制捕捉信号的关键特征，构建多注意力机制网络对BPSK、QPSK、8PSK、16PSK、PAM4、GMSK、CPFSK、16QAM、64QAM这9种信号进行调制识别。仿真结果表明，信噪比大于10 dB时，9种信号平均识别率达89.2%以上，与其它深度学习算法相比具有更高的识别率，验证了该算法的有效性。

• 单位
  通信与信息工程学院; 西安科技大学