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Dynamic Convolutional Neural Network for Wireless Interference Identification
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DOI：10.1109/LCOMM.2023.3336938.png)
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摘要
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深度学习在无线干扰识别 (WII) 领域取得了令人满意的性能。然而，现有的WII方法都是基于静态神经网络，难以在不增加计算复杂度和存储开销的情况下捕捉干扰噪声比 (INR) 的变化。在这封信中，我们提出了一种基于动态卷积的WII方案，该方案可以快速适应INR的变化。此外，我们应用了组卷积和基于局部重要性的池化，以进一步提高所提出方案的适应性并减少存储开销。仿真结果表明，与现有的静态WII方法相比，该方案提高了识别性能。
Keyword:
Wireless interference identification
deep learning
dynamic convolution
convolutional neural networks
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
机构
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