【摘 要】
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针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类算法,通过优选人工特征集、设计高性能分类器以及基于输出概率的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601500)资助
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针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类算法,通过优选人工特征集、设计高性能分类器以及基于输出概率的伪标签数据选择方法,构建高效的伪标签标注系统,然后通过该伪标签标注系统与基于深度学习的信号分类方法配合,实现在少量有标签样本和大量无标签样本条件下的调制方式分类。仿真结果表明,对6种数字信号进行调制识别,在信噪比大于5 dB时,伪标签算法可将模型识别性能提高5%~10%,该算法设计简单,具有较大应用价值。
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