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MM
基于增量学习的动态在线调制识别
该论文评估了多种增量学习算法在动态调制识别场景中的性能，并将其与传统的基于深度学习的调制识别方法进行了比较。结果表明，基于增量学习的调制识别框架能够有效防止灾难性遗忘，使模型能够在动态场景中稳健地执行。
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7 months ago
MM
快速深度学习自动调制识别
本文研究了深度学习算法在从子采样数据中自动识别无线通信信号调制类型的可行性和有效性，提出了三种神经网络架构进行分类，并探讨了减少训练时间的算法和技术，实现了在高信噪比下的在线分类。
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5 years ago
基于端到端学习的光谱数据处理：一种用于频谱监测应用中的无线信号识别的深度学习方法
本论文介绍了无线电信号标识的深度学习方法，提出了端到端学习框架和通用方法，通过调查不同的数据表示方法及其不同的影响，研究了无线电信号的分类方法，降低了设计无线电信号分类器的复杂度并提升了准确性。
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7 years ago
无线系统同步学习的注意力模型：Radio Transformer Networks
我们使用学习到的注意模型和适用于无线电领域的空间变换引入新的适当变换，通过优化分类精度、稀疏表示和正则化来学习一个定位网络，能够在零知识下对无线电信号进行盲同步和标准化，从而在信噪比方面胜过不带注意力机制的相同系统。
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8 years ago
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