多任务信号识别框架

一个深度学习框架，能以高精度同时识别车辆信号的调制方式、通信协议和发射设备身份。

Dianjing, Cheng · Xiangyu, Shi · Cui, Zhihua · 武兴宇 · 牛温佳

Journal of Advanced Transportation 2025

参数信息

调制识别准确率提升

20.67 %

调制识别准确率提升

10.38 %

调制识别准确率提升

9.96 %

通信协议识别加权平均准确率提升

45.52 %

辐射源设备信息识别加权平均准确率提升

72.21 %

技术优势

三个任务同时做

单一模型同时输出调制方式、通信协议和发射设备信息，不再需要为每个任务单独训练模型。

自适应平衡学习速度

双速率自适应权重调整动态平衡各任务的学习率和梯度更新速度，缓解多任务学习中的任务冲突。

抗干扰能力强

在复杂通信环境下仍能保持高识别精度，模型在识别精度和抗干扰能力上均优于现有方法。

应用场景

• 智能网联汽车感知：同时识别周围车辆的调制方式、协议和发射设备，提升感知完整性。
• 无人机信号识别：框架可识别无人机信号的多维特征，支撑无人机的检测与识别。
• 机器人环境感知：为机器人提供周围车辆信号的多任务识别能力，增强环境感知。