通过嵌入实现领域泛化：鲁棒的射频通信信号判别与识别
信号处理
2025-10-28 v1
摘要
射频（RF）信号识别在现代无线通信和安全应用中发挥着关键作用。深度学习方法虽已取得强大的性能，但通常依赖大量训练数据，且常在面对未见信号时难以泛化。在本文中，我们提出一种方法，通过训练合成无线协议信号来学习判别性嵌入，而无需依赖真实世界的 RF 信号记录。我们在真实 RF 信号数据集上对该方法进行了验证，表明所学嵌入捕获了特征，能够准确判别以前未见的真实世界信号，凸显了其在鲁棒 RF 信号分类和异常检测中的潜力。
引用
@article{arxiv.2510.23186,
title = {Approaching Domain Generalization with Embeddings for Robust Discrimination and Recognition of RF Communication Signals},
author = {Lukas Henneke and Frank Kurth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23186},
year = {2025}
}