[发明专利]一种基于外部注意力机制的射频信号调制方式识别方法

权利要求书

1.一种基于外部注意力机制的射频信号调制方式识别方法，其特征在于，包括步骤：

S1：将各调制方式的时域信号分解为I路与Q路信号，将每个采样点的I/Q信号作为一个信号样本，并对信号样本标注调制方式类型作为标签，一个信号样本以及对应标签作为一个训练样本；

将信号样本先输入至第一BN层进行批归一化处理，再进行标准化处理得到输出特征；其中，批归一化处理方式如下：

(k)表示信号样本的序号变量，x(k)为信号样本第k点数据，k＝1，…，N，N为信号样本总点数，表示批归一化处理后的数据，信号数据x(k)的均值E[x(k)]和方差为预设值，由训练数据集决定；

标准化处理方式如下：

y^(k)为第一BN层的输出的第k点数据，γ^(k)和β^(k)为两个预设的学习参数γ和β的第k点数据；

S2：将数步骤1中第一BN层的输出据输入第一卷积层，扩充数据通道维度，再输出至第二BN层，第二BN层使用relu函数作为激活函数得到扩充维度并经过BN层后的特征F；

S3：将特征F输入外部注意力模块，外部注意力模块通过两个独立于输入的完全连接层来实现以下矩阵运算：

F′＝AM_v

M_k为第一外部记忆单元矩阵，Mv为第二外部记忆单元矩阵，T为转置，A为注意力映射矩阵，外部注意力模块输出特征为F′，Norm是一个二次归一化操作；

S4：对步骤S3得到的特征进行分类识别，得到识别结果：先将步骤S3得到的特征输入至第二卷积层，第二卷积层用于提取特征的同时降维，第二卷积层的输出再输入至一个全连接Dense层，第二卷积层之后的Dense层使用函数softmax作为激活函数得到输入特征属于每个类别的概率。

2.如权利要求1所述方法，步骤S3得到外部注意力模块的输出特征之后通过残差块处理：

其中，X_l是使用外部注意力模块的输入F′作为第l层残差块的输入；W_l为预设的外部注意力模块的参数，外部注意力模块输出表示为h(X_l)指X_l的恒等映射，h(X_l)和相加得到残差块输出特征X_l+1，将特征X_l+1作为步骤S3得到的特征。

3.如权利要求1所述方法，步骤S4中训练过程中得到每个类别的概率后使用Adam优化器与交叉损失熵进行约束。