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automatic modulation recognition
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利用 Transformer 增强物联网应用中的自动调制识别
利用 Transformer 网络为物联网应用中的自动调制识别提出了一种高效的方法,优于传统深度学习技术,实现了最高的识别准确度。
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4 months ago
通过强健的全局特征提取增强自动调制识别
自动调制识别在无线通信系统中起着关键作用,我们提出了一种名为 TLDNN 的混合深度框架,将 Transformer 和 LSTM 的结构相结合,通过自注意机制建模信号序列的全局相关性以增强时间依赖性的捕捉,并采用段替换(SS)的数据增强策
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6 months ago
一种基于知识蒸馏的自动调制识别的卷积变压器框架
通过引入卷积链接信号变换器 (ClST) 和信号知识蒸馏 (SKD) 的新型神经网络和知识蒸馏方法,提出了用于自动调制识别 (AMR) 的轻量级神经网络 KD-CNN 和 KD-MobileNet,实现在微型通信设备上的部署并获得更高的识别
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6 months ago
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
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。
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2 years ago
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