基于時(shí)空聯(lián)合與注意力機(jī)制的調(diào)制識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)

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摘 要：近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＬ） 在調(diào)制識(shí)別算法上的研究表明了其較傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性。通過(guò)提取信號(hào)的空間或時(shí)間特征進(jìn)行分類通常具有較高準(zhǔn)確率，然而針對(duì)高階調(diào)制的分類精度卻存在一定偏差。為此，研究并實(shí)現(xiàn)了一種基于時(shí)空聯(lián)合特征注意力機(jī)制的調(diào)制識(shí)別算法。該算法在提取信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征的基礎(chǔ)上加入了一種自注意力機(jī)制，有效提升了高階調(diào)制的識(shí)別準(zhǔn)確率，具有很高的分類精度。（剩余2637字）