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作者：许雪;姚文强;李晨;郭业才;
单位：无锡学院;江苏省电子信息产品质量监督检验研究院;
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。实验表明，文中提出的算法最高分类准确率为92.3%，优于对比的其他网络模型。
关键词：自动调制识别;;双通道网络;;长短时记忆网络;;门控注意力网络;;空间特征;;时间特征
基金资助：国家自然科学基金项目（61673222）;; 无锡学院人才启动经费（2018r028）
