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作者：程城;刘振国;刘源;杨耀森;张文魁;
单位：北方自动控制技术研究所;晋西车轴股份有限公司;
摘要：针对传统单一神经网络结构在异构调制识别中的准确率与泛化能力不足问题，提出一种融合调制类型分组与多专家神经网络的识别框架。将27类信号归为5大类，通过轻量级Router完成初步分类，后续采用TCN、胶囊网络、BiGRU注意力、Twins Transformer与统计特征融合模型分别建模。实验表明，该方法在RML2018.01A数据集SNR为0～20 dB时平均准确率达86.12%，并在-20～0 dB的低信噪比区间表现出显著鲁棒性，优于传统单模型结构。
关键词：调制识别;;多专家网络;;模块化架构;;深度学习;;Router路由模块
