联合压缩识别网络
边端轻量可部署
面向资源受限环境下ADS-B信号认证的轻量级网络，联合剪枝与深度可分离卷积，在小模型规模下保持识别精度。
陈小慰 · Li, Dingzhao · Mingyuan, Shao · 洪少华 · 许力 · 齐洁 · Chen, Dexi · 孙海信
IEEE Internet of Things Journal 2025
参数信息
- 模型参数
- 0.38M
- 模型参数
- 0.03M
- FLOPs
- 24.63M
- FLOPs
- 1.15M
- 精度损失
- 0.68 %
- 模型参数
- 0.37M
- 模型参数
- 0.006M
- FLOPs
- 24.62M
技术优势
压缩精度两不误
联合优化剪枝和深度可分离卷积，压缩同时几乎不损失识别率。
边端部署无压力
参数最低可压到0.006M，能塞进资源受限的边缘设备。
应用场景
- 物联网安全认证：用于资源受限物联网节点上的轻量级设备身份认证，防假冒信号。
- 无人机信号识别：可嵌入无人机识别系统，实时辨认非法或冒牌无人机信号。
- 航空通信安全：在航空ADS-B接收端验证飞机身份，防止欺骗信号干扰飞行安全。