使用胶囊网络和循环累积特征进行数字调制信号的鲁棒分类
摘要：使用胶囊网络和通过循环平稳信号处理（CSP）提取的循环累积量（CC）特征，本文研究了数字调制信号的鲁棒分类问题。研究使用了两个包含相似类别的数字调制信号的不同数据集，并且发现使用CC训练的胶囊网络在分类准确性和泛化能力方面表现出色，同时也优于其他基于深度学习的方法。
作者：John A. Snoap, James A. Latshaw, Dimitrie C. Popescu, and Chad M. Spooner
论文ID：2211.00232
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-06