Jul, 2022
利用深度学习进行无监督射频信号表示学习,用于 NextG 信号分类
Self-Supervised RF Signal Representation Learning for NextG Signal Classification with Deep Learning
Kemal Davaslioglu, Serdar Boztas, Mehmet Can Ertem, Yalin E. Sagduyu, Ender Ayanoglu
TL;DR本研究提出了基于自监督学习的射频信号表示学习方法,并将其应用于自动调制识别任务中,该方法能够提高任务的样本效率并显著节省时间和成本,并且相比于当前的深度学习方法,其模型的准确性更高,并且在只有有限的训练数据的情况下仍能保持较高的准确性。