基于自监督对比学习的信号调制识别算法

陈洋, 廖灿辉, 张锟, 刘建, 王鹏举

A signal modulation indentification algorithm based on self-supervised contrast learning

Yang CHEN, Canhui LIAO, Kun ZHANG, Jian LIU, Pengju WANG

表3 各方法模型参数

Table 3 Model parameters of each method

方法名称 模型描述 层数 参数量(×103) CNN监督方法 7层一维卷积层(卷积核大小为7, 通道数为64) 9 260 2层全连接层(输出维度分别为128, 24) Res-Net监督方法 6层一维残差栈(卷积核大小为5, 通道数为32) 39 327 3层全连接层(输出维度分别为128, 128, 24) CLDNN监督方法 3层一维卷积层(卷积核大小为8, 通道数为64) 7 300 2层长短时记忆网络 (通道数为64) 本文方法 2层全连接层(输出维度分别为128, 24) 37 620 6层二维残差栈(卷积核大小为3×2, 通道数为64) 1层全连接层(输出维度为24)