基于注意力机制与残差结构的联合调制识别

来源：计算机应用与软件杂志2025年第10期北京时间：

作者：郑向阳, 王忠勇, 杨晨旭, 陈家伟, 巩克现, 王玮

摘要：针对多种信号调制类型识别,提出一种信号调制类型联合结构识别分类器,对接收信号二值化分类并分别输入两种网络进行自动识别。在高信噪比区间,利用深度可分离卷积引入跳跃连接方法叠加残差结构,同时添加多头自注意力机制代替部分卷积,获得优于以上两种机制的性能;在低信噪比区间,利用Transformer的自注意力机制判断输入序列不同区域的重要性,提取更加有效的特征信息。通过公开数据集的数据实验,验证了联合结构的识别有效性,低信噪比区间的识别准确率得到显著提高,高信噪比区间识别率得到进一步提升的同时,验证得到所提算法具有相对较低的复杂度。

关键词：自动调制分类, 卷积神经网络, 多头自注意力机制, 深度可分离卷积, 全局深度卷积