基于多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类
TN911.7; 为了更加充分地提取调制信号特征,构建一种多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类方法.首先设计一个各通道均不相同的多通道结构,确保提取的信号特征更加多样;其次,将每个通道提取的特征利用concatenate层进行融合,增强描述信号特征;之后,结合残差网络的优势,显著增加网络深度,捕获更具代表性的特征,同时缓解深层网络带来的梯度消失问题;最后,为了使提取的特征更加易于分类,引入注意力层,对提取特征重新校准,以捕获更加关键的特征,增加信号分类准确率.在公共数据集RadioML 2016.10 b上进行实验.仿真结果表明,该网络的分类性能优于许多文献中的分类器,当信噪比14 dB时...
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| Published in | 河南理工大学学报（自然科学版） Vol. 42; no. 1; pp. 160 - 167 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
河南理工大学 物理与电子信息学院,河南 焦作 454000%商丘工学院 信息与电子信息工程学院,河南 商丘 476000%郑州经贸学院 土木建筑学院,河南 郑州451191
2023
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1673-9787 |
| DOI | 10.16186/j.cnki.1673-9787.2021120081 |
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| Abstract | TN911.7; 为了更加充分地提取调制信号特征,构建一种多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类方法.首先设计一个各通道均不相同的多通道结构,确保提取的信号特征更加多样;其次,将每个通道提取的特征利用concatenate层进行融合,增强描述信号特征;之后,结合残差网络的优势,显著增加网络深度,捕获更具代表性的特征,同时缓解深层网络带来的梯度消失问题;最后,为了使提取的特征更加易于分类,引入注意力层,对提取特征重新校准,以捕获更加关键的特征,增加信号分类准确率.在公共数据集RadioML 2016.10 b上进行实验.仿真结果表明,该网络的分类性能优于许多文献中的分类器,当信噪比14 dB时,分类精度达到93.23％,证明了此网络的可行性与有效性. |
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| AbstractList | TN911.7; 为了更加充分地提取调制信号特征,构建一种多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类方法.首先设计一个各通道均不相同的多通道结构,确保提取的信号特征更加多样;其次,将每个通道提取的特征利用concatenate层进行融合,增强描述信号特征;之后,结合残差网络的优势,显著增加网络深度,捕获更具代表性的特征,同时缓解深层网络带来的梯度消失问题;最后,为了使提取的特征更加易于分类,引入注意力层,对提取特征重新校准,以捕获更加关键的特征,增加信号分类准确率.在公共数据集RadioML 2016.10 b上进行实验.仿真结果表明,该网络的分类性能优于许多文献中的分类器,当信噪比14 dB时,分类精度达到93.23％,证明了此网络的可行性与有效性. |
| Author | 李姗姗 侯庆华 叶沛然 邹波蓉 武会斌 |
| AuthorAffiliation | 河南理工大学 物理与电子信息学院,河南 焦作 454000%商丘工学院 信息与电子信息工程学院,河南 商丘 476000%郑州经贸学院 土木建筑学院,河南 郑州451191 |
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| Copyright | Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
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| DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
| DOI | 10.16186/j.cnki.1673-9787.2021120081 |
| DatabaseName | Wanfang Data Journals - Hong Kong WANFANG Data Centre Wanfang Data Journals 万方数据期刊 - 香港版 China Online Journals (COJ) China Online Journals (COJ) |
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| DocumentTitle_FL | Modulation classification based on multi-channel residual network and attention mechanism |
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| ISSN | 1673-9787 |
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| Issue | 1 |
| Keywords | 注意力机制 卷积神经网络 调制分类 残差网络 深度学习 |
| Language | Chinese |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 河南理工大学学报（自然科学版） |
| PublicationTitle_FL | Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science) |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 河南理工大学 物理与电子信息学院,河南 焦作 454000%商丘工学院 信息与电子信息工程学院,河南 商丘 476000%郑州经贸学院 土木建筑学院,河南 郑州451191 |
| Publisher_xml | – name: 河南理工大学 物理与电子信息学院,河南 焦作 454000%商丘工学院 信息与电子信息工程学院,河南 商丘 476000%郑州经贸学院 土木建筑学院,河南 郑州451191 |
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| Title | 基于多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类 |
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