一种基于轻量化网络的调制信号分类系统

本说明书实施例公开了一种基于轻量化网络的调制信号分类系统，包括：信号采集模块获取IQ调制信号；模型检测模块基于训练好的调制信号识别模型以IQ调制信号作为输入进行判断，其中，特征提取单元通过深度可分离卷积获取IQ调制信号的特征矩阵；特征优化单元将特征矩阵进行多级小波分解和池化处理得到特征向量，并通过自注意力算法得到特征向量中各特征对应的注意力权值；分类单元基于特征向量和特征向量中各特征对应的注意力权值，得到每一调制类别标签各自对应的预测概率；结果输出模块输出预测类别。深度可分离卷积与多级小波分解的协同使用，减少计算量的同时显著提升模型对时频特征的表征能力，从而实现识别模型的轻量化与边缘部署。