基于梯度权益证明机制卷积的信号识别方法

本发明公开了一种基于梯度权益证明机制卷积的信号识别方法，通过信号识别模型实现，信号识别模型基于输入层、至少一个改进的瓶颈模块、输出层及分类头组合构建，改进的瓶颈模块包括扩展卷积、梯度权益证明机制卷积、SE模块及线性瓶颈，梯度权益证明机制卷积是对待识别信号的扩展卷积特征图进行标准卷积，对标准卷积的特征图、各通道权重及残差系数进行计算；SE模块对计算的特征图进行加权，得到加权特征图；线性瓶颈对加权特征图进行压缩，输出层将加权压缩特征图转化为全局向量；分类头根据全局向量进行信号识别。本发明基于梯度权益证明机制卷积构建信号识别模型，在不增加大量网络参数和计算量的同时，提高了信号识别准确率。