论文阅读：基于深度特征融合的ResNeXt-GRU调制自动分类

Automatic Modulation Classification Using ResNeXt-GRU With Deep Feature Fusion

摘要

随着雷达、通信和电子侦察的一体化设计与应用，自动调制分类(AMC)在频谱监测、认知无线电等各种应用中发挥着越来越重要的作用，并进入了一个显著的发展阶段。目前，AMC技术存在信号类型复杂多样、信噪比低、算法鲁棒性差等问题。针对这些缺陷，本文提出了一种基于深度特征融合的调制分类方案。在这项工作中，分别使用ResNeXt网络提取信号的独特语义特征，使用门控循环单元(GRU)提取信号的时间序列表示特征。考虑到不同特征之间的互补性，提出了一种基于判别相关分析(DCA)的特征融合模型来融合ResNeXt和GRU的输出响应。仿真结果表明，该方法取得了较好的性能，有利于促进特征融合在AMC中的应用。

期刊：IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT

针对调制识别AMC任务，本文主要做了以下三个工作：

• 提出一种用于提取低信噪比下平滑分布信号特征的并行网络，记为ResNeXt-GRU。
• 采用DCA算法对ResNeXt网络和GRU网络中提取的特征进行融合。
• 提出一种有效的特征融合操作，进一步提高性能。

作者分别使用ResNeXt网络和GRU网络进行特征提取。然后，使用DCA对得到的卷积响应进行融合。最后，利用全连接神经网络对融合特征进行分类，实现AMC。