多尺度特征注意力网络下的卫星信号识别研究

来源：电子与信息学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：李云, 杨松林, 邢智童, 吴广富, 马豪

单位：1.重庆邮电大学计算机科学与技术学院 重庆 4000652.重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 4000653.重庆邮电大学人工智能学院 重庆 400065

摘要：针对卫星通信信号调制识别难题以及忽略不同频率和时间尺度特征的融合问题，该文提出多尺度特征注意力网络模型。该模型融合去噪卷积模块和多尺度全局感知模块，利用多尺度膨胀卷积和空间金字塔池化，结合高效通道注意力机制，有效捕捉不同频率和时间尺度特征。实验表明，在典型莱斯信道及数字视频广播卫星第2代标准信号制式下，该模型在[0, 5] dB区间内，对QPSK等卫星典型调制信号的类间识别率达到96.8%，性能优于传统模型的同时，参数量以及单周期训练时间显著减少，并且在低信噪比下仍保持高识别精度，充分验证了模型算法的有效性。

关键词：卫星通信, 信号识别, 多尺度特征, 通道注意力机制, 深度学习

基金资助：国家自然科学基金 (62301100)，重庆市教委科学研究计划青年项目 (KJQN202200606)，重庆市自然科学基金创新发展联合基金(CSTB2022NSCQ-LZX0055)，重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2024NSCQ-MSX0210)