論文の概要: MCLRL: A Multi-Domain Contrastive Learning with Reinforcement Learning Framework for Few-Shot Modulation Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19071v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 11:53:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:57.517946
• Title: MCLRL: A Multi-Domain Contrastive Learning with Reinforcement Learning Framework for Few-Shot Modulation Recognition
• Title（参考訳）: MCLRL:Few-Shot Modulation Recognitionのための強化学習フレームワーク
• Authors: Dongwei Xu, Yutao Zhu, Yao Lu, Youpeng Feng, Yun Lin, Qi Xuan,
• Abstract要約: 少ないショット学習は、限られた数のラベル付きサンプルで、モデルが満足できるパフォーマンスを達成できるようにすることで、効果的なソリューションを提供する。 本研究は,新たなFSL固有信号モデルを提案するのではなく,MCLRLというフレームワークを提案する。 このフレームワークは、マルチドメインのコントラスト学習と強化学習を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.542574220528925
• License:
• Abstract: With the rapid advancements in wireless communication technology, automatic modulation recognition (AMR) plays a critical role in ensuring communication security and reliability. However, numerous challenges, including higher performance demands, difficulty in data acquisition under specific scenarios, limited sample size, and low-quality labeled data, hinder its development. Few-shot learning (FSL) offers an effective solution by enabling models to achieve satisfactory performance with only a limited number of labeled samples. While most FSL techniques are applied in the field of computer vision, they are not directly applicable to wireless signal processing. This study does not propose a new FSL-specific signal model but introduces a framework called MCLRL. This framework combines multi-domain contrastive learning with reinforcement learning. Multi-domain representations of signals enhance feature richness, while integrating contrastive learning and reinforcement learning architectures enables the extraction of deep features for classification. In downstream tasks, the model achieves excellent performance using only a few samples and minimal training cycles. Experimental results show that the MCLRL framework effectively extracts key features from signals, performs well in FSL tasks, and maintains flexibility in signal model selection.
• Abstract（参考訳）: 無線通信技術の急速な進歩により、自動変調認識(AMR)は通信のセキュリティと信頼性を確保する上で重要な役割を担っている。 しかし、高いパフォーマンス要求、特定のシナリオにおけるデータ取得の難しさ、限られたサンプルサイズ、低品質なラベル付きデータなど、多くの課題があり、開発を妨げている。 FSL(Few-shot Learning)は、ラベル付きサンプルの限られた数で、モデルが満足できる性能を実現することで、効果的なソリューションを提供する。 ほとんどのFSL技術はコンピュータビジョンの分野で応用されているが、無線信号処理には直接適用されない。 本研究は、新しいFSL固有の信号モデルを提案するのではなく、MCLRLと呼ばれるフレームワークを導入する。 このフレームワークは、マルチドメインのコントラスト学習と強化学習を組み合わせたものである。 信号のマルチドメイン表現は、特徴の豊かさを高め、対照的な学習と強化学習アーキテクチャを統合することにより、分類のための深い特徴の抽出を可能にする。 下流タスクでは、少数のサンプルと最小限のトレーニングサイクルを使用して、モデルが優れたパフォーマンスを達成する。 実験結果から,MCLRLフレームワークは信号から重要な特徴を効果的に抽出し,FSLタスクで良好に動作し,信号モデル選択の柔軟性を維持していることがわかった。

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