基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法

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摘要：传统神经网络在区分易混淆调制信号方面表现不足，限制了识别精度的进一步提升。为克服这一局限，文章提出了一种基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法。该算法结合混合数据增强技术，提升模型的泛化能力，并设计了融合残差网络、LSTM 网络和专家特征网络的多通道架构，全面提取调制信号的关键特征，包括时间动态特征、空间结构特征以及易混淆信号的区分性特征。（剩余3236字）

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