一种基于混合型神经网络的无线电调制信号识别方法及系统

本发明公开了一种基于混合型神经网络的无线电调制信号识别方法及系统，方法包括：获取无线电调制信号数据集，并且按照比例划分训练集、测试集、验证集；基于频率交互模块(Frequency interaction module，FIM)、交互门控Transformer和Bi‑LSTM，构建混合型神经网络模型；通过训练集和验证集分别对混合型神经网络模型进行训练和验证，得到识别模型，将测试集输入到识别模型，完成对测试集中无线电调制信号的识别。本发明通过FIE进行去噪，并有效结合了Transformer对全局特征的提取能力和Bi‑LSTM对时间序列特征的提取能力，通过合理设计在有效提升识别精度的同时，增强对噪声影响的鲁棒性，使模型可以在复杂噪声环境下完成对调制信号的精确识别分类。