基于注意力机制增强残差网络的雷达信号调制类型识别

作者：吴礼洋; 呙鹏程^*; 刘超; 李文强

来源：兵工学报, 2023, 44(08): 2310-2318.

• 信号调制类型识别
• 平滑伪Wigner-Ville分布
• 卷积神经网络
• 残差网络
• 注意力机制

针对情报分析中在低信噪比下雷达信号调制样式识别率较低的问题，提出基于注意力机制增强残差网络的雷达调制类型识别算法。利用平滑伪Wigner-Ville分布时频变换的强能量聚集特点将信号调制样式转化为二维时频图像；搭建2层卷积网络和6层残差块的残差网络，并在网络之间穿插加入卷积注意力机制模块，用以增强对特征的关注度，提高特征提取的有效性；将二维时频图像输入到该网络模型中实现调制类型识别。仿真实验结果表明，该算法对6类典型雷达信号调制类型能够有效提取到时频图像的特征，在信噪比0 dB以上实现100%的正确率，在信噪比-10 dB下正确率依然能够保持94.2%,具有较强的识别优势。