基于门控注意力网络的调制信号分类识别算法

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摘  要： 针对神经网络提取的信号特征不足导致信号识别率下降的问题，提出基于门控注意力网络的调制信号分类识别算法。该算法先对输入信号进行混合数据增强，生成更多维度的样本以便网络更好地提取信号特征；再将处理后的样本信号输入双通道网络（CNN and BiLSTM Parallel），并行提取信号的空间特征和时间特征；最后将提取到的特征输入到门控注意力网络中，自适应地调整特征权重，减少网络复杂度。（剩余10908字）

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