基于时空联合与注意力机制的调制识别研究与实现

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摘 要：近年来，深度学习（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＬ） 在调制识别算法上的研究表明了其较传统方法的优越性。通过提取信号的空间或时间特征进行分类通常具有较高准确率，然而针对高阶调制的分类精度却存在一定偏差。为此，研究并实现了一种基于时空联合特征注意力机制的调制识别算法。该算法在提取信号时空联合特征的基础上加入了一种自注意力机制，有效提升了高阶调制的识别准确率，具有很高的分类精度。（剩余2637字）

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