文档名：基于自注意力机制的干扰信号检测识别
摘要：为了解决卫星通信系统在对抗电磁环境中的干扰实时检测识别问题,提出了一种基于自注意力(Self-attention,SA)机制的高效轻量化网络模型.通过采用DenseNet加速对原始IQ信号的特征提取,并引入自注意力模块代替参数量较大的多重卷积层,实现对卫星通信系统中常见的干扰样式进行分类识别.仿真结果表明,在识别准确率方面达到常规的神经网络模型和算法性能水平的条件下,所提模型在网络复杂度和运算时延方面得到有效压缩.
作者：王瑞东 王世练 张炜 张彦龙 Author：WANGRuidong WANGShilian ZHANGWei ZHANGYanlong
作者单位：国防科技大学电子科学学院,长沙410073中国人民解放军95869部队,呼和浩特010020
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(6)
分类号：TN971
关键词：卫星通信系统 干扰信号检测 自注意力机制 稠密卷积网络 轻量级模型
机标分类号：TP391TN911.23TP183
在线出版日期：2023年7月5日
基金项目：基于自注意力机制的干扰信号检测识别[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(6)王瑞东 王世练 张炜 张彦龙为了解决卫星通信系统在对抗电磁环境中的干扰实时检测识别问题,提出了一种基于自注意力(Self-attention,SA)机制的高效轻量化网络模型.通过采用DenseNet加速对原始IQ信号的特征提取,并引入自注意力模块代替参数量较大的...参考文献和引证文献
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