FAE-MSLKNet调制识别网络

少参数高精度

以傅里叶自适应增强和多尺度大核卷积联合建模时频特征，在更低计算开销下实现抗噪的自动调制识别。

Lin, Xiaobing · 张家树 · Hao, Wang · Heying, Zhang

IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking 2024

技术优势

频域长时依赖建模

傅里叶自适应增强模块在频域对特征进行自适应增强并建模长程时序依赖，弥补了现有方法在频率分析上的不足。

时域多尺度长程关联

多尺度大核模块用小卷积核提取局部特征，用大卷积核捕获长距离时序依赖，同时关注局部细节与全局上下文。

性能与效率兼得

在三个公开数据集上取得最先进精度的同时，参数量更少、计算复杂度更低，适合实际无线通信应用。

应用场景

• 频谱感知：以更低计算开销从频谱数据中自动识别调制类型，辅助认知无线电系统快速感知频谱占用与信号格式。
• 信号情报分析：对截获的无线信号进行自动调制分类，减少人工分析负担，适用于非合作通信场景下的情报提取。
• 自适应调制编码：作为接收端识别调制方式的模块，为自适应调制编码系统提供实时信令格式信息，辅助参数选择。