基于鲁棒损失函数的标签有噪信号调制方式识别

王晓波; 尹俊平; 徐岩

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基于鲁棒损失函数的标签有噪信号调制方式识别

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针对现实信号调制方式标注易发生错误,即训练数据集中信号调制方式标签存在噪声情形,我们选取l模损失函数及其推广形式作为对标签噪声具有鲁棒性的损失函数,结合深度卷积神经网络优良的自动特征提取能力,提出一种针对信号调制方式存在误判噪声的深度学习算法。该算法在训练数据集合标签噪声率达50%情形下,对信号调制方式的识别准确率依然保持较高水平。相反,对于采用通常的交叉熵作为损失函数的深度卷积神经网络,其已无法对信号调制方式进行分类识别。在公开的数据集上的数值实验表明,所提算法对于标签有噪信号调制方式识别具有较强的鲁棒性。

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来源
《计算物理》 |2022年第4期|386-394|共9页
作者
王晓波; 尹俊平; 徐岩;
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作者单位

北京应用物理与计算数学研究所;

北京100094;

北京科技大学信息与计算科学系;

北京100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类调制理论;
关键词
l1模损失函数; q损失函数; 信号调制; 有噪标签; 信号识别;

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