基于改進Transformer的自動調(diào)制識別方法

摘要： 調(diào)制識別技術(shù)在認知無線電、電子偵察對抗領域已得到廣泛應用。近年來，得益于深度神經(jīng)網(wǎng)絡強大的特征提取能力，基于深度學習的自動調(diào)制識別研究已經(jīng)取得了很大的進展。在實際的調(diào)制識別場景中，調(diào)制信號通常傳輸沒有語義的比特序列，并且每個調(diào)制符號以均勻的概率出現(xiàn)在波形中，因此其特征信息均勻地分布在信號數(shù)據(jù)當中。但現(xiàn)有的基于深度學習的自動調(diào)制識別方法通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，難以... （共10頁）