卷积无线电调制识别网络
机器学习
2016-06-14 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
我们研究了卷积神经网络对复杂时序无线电信号领域的适配。我们比较了使用朴素学习特征与使用该领域当前广泛使用的专家特征进行无线电调制分类的效能，并展示了显著的性能提升。我们表明，使用深度卷积神经网络在大型且密集编码的时间序列上进行盲时序学习是可行的，并且是该任务的一个强候选方法，尤其在低信噪比下。
引用
@article{arxiv.1602.04105,
title = {Convolutional Radio Modulation Recognition Networks},
author = {Timothy J O'Shea and Johnathan Corgan and T. Charles Clancy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.04105},
year = {2016}
}