典型文献
基于特征融合和MACLNN的通信信号自动调制识别
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
吴美霖;高瑜翔;涂雅培;覃镜涛;唐芷宣;胡斐
作者机构：
成都信息工程大学通信工程学院, 四川成都 610225;气象信息与信号处理四川省高校重点实验室, 四川成都 610225
文献出处：
引用格式：
[1]吴美霖;高瑜翔;涂雅培;覃镜涛;唐芷宣;胡斐-.基于特征融合和MACLNN的通信信号自动调制识别)[J].无线电工程,2022(11):1970-1976
A类：
MACLNN
B类：
特征融合,通信信号,自动调制识别,数字调制,调制方式,简单网络,识别率,自注意力机制,识别算法,统计量特征,数组,IQ,Convolutional,Neural,Network,卷积长短时神经网络,重新分配,分配特征,层进,高信噪比,识别准确率,识别精度,高阶累积量,长短时记忆网络
AB值：
0.358031
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