Framework unificato backbone-esperto con token di relazione e classificatore residuo per il riconoscimento automatico della modulazione

Un nuovo framework unificato backbone-esperto per il riconoscimento automatico della modulazione (AMR) è stato sviluppato dai ricercatori per superare i limiti prestazionali associati a diverse lunghezze di osservazione. Questo framework combina un backbone standard a spazio di stato convoluzionale con due interfacce su misura: token di relazione progettati per sequenze brevi e un modulo di raffinamento residuo multi-scala gated per sequenze più lunghe. I token di relazione incorporano descrittori espliciti del piano complesso sensibili al ritardo prima della codifica, mentre il modulo residuo migliora le mappe delle caratteristiche e utilizza la collaborazione del classificatore a media fissa. Su RML2016.10b, il framework raggiunge accuratezze medie del 67,28% ± 0,14% e dell'87,19% ± 0,77% su HisarMod2019, confermate tramite ablazioni a tre semi e test di configurazione incrociata a lunghezza nativa. Questa ricerca è dettagliata nell'articolo arXiv 2608.15160, annunciato come invio incrociato.