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面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架
1
作者
周华吉
徐杰
+3 位作者
郑仕链
沈伟国
王巍
楼财义
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期78-83,共6页
针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wass...
针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。
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关键词
生成对抗网络
半监督学习框架
通信信号
调制识别
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职称材料
题名
面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架
1
作者
周华吉
徐杰
郑仕链
沈伟国
王巍
楼财义
机构
电磁空间安全全国重点实验室
西安电子科技大学人工智能学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期78-83,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772401,U19B2015,U19B2016,61871398)。
文摘
针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。
关键词
生成对抗网络
半监督学习框架
通信信号
调制识别
Keywords
generative adversarial network
semi-supervised learning framework
communication signal
modulation recognition
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架
周华吉
徐杰
郑仕链
沈伟国
王巍
楼财义
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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