ABSTRACT En automatisk moduleringsklassificering har en mycket bred tillämpning inom trådlös kommunikation. På senare tid har djup inlärning använts för att lösa detta problem och uppnått överlägsna resultat. I de flesta fall är ingångsstorleken fast i konvolutionella neurala nätverk (CNN)-baserad modulering klassificering. Den faktiska radiosignalsprängningens varaktighet varierar dock. När signallängden är större än CNN-ingångslängden måste man ta hänsyn till hur man till fullo utnyttjar den fullständiga signalsprängningen för att förbättra klassificeringsnoggrannheten. I detta dokument föreslås tre fusionsmetoder för att lösa detta problem, såsom röstningsbaserad fusion, förtroendebaserad fusion och funktionsbaserad fusion. Simuleringsförsöken görs för att analysera dessa metoders prestanda. Resultaten visar att de tre fusionsmetoderna presterar bättre än den icke-fusionsmetoden. Resultaten av de två fusionsmetoderna baserade på förtroende och särdrag är mycket nära, vilket är bättre än den omröstningsbaserade fusionen.
Författarna föreslog tre fusionsmetoder för att förbättra klassificeringsnoggrannheten när signallängden är större än CNN:s ingångslängd.
Fusion Methods for CNN-Based Automatic Modulation Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}