基于单通道多尺度图神经网络的自动调制识别

摘要：

针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究.首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号序列和图之间的映射,有效降低了AVG算法的复杂度;其次,设计了一种多尺度图神经网络,将不同分辨率的特征进行融合,提升了模型识别准确率.实验表明,该文提出的SMGNN算法相比于AVG算法节省了近1/2的参数量,且识别精度得到了较大的提升.

关键词：自动调制识别、图神经网络、自适应可见性图、特征融合

所属期刊栏目：45

分类号：TN911

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1575-1584