Distributed Multi-Task Learning for Joint Wireless Signal Enhancement and Recognition
Rattachement africain : cn, sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Wireless signal recognition (WSR) is crucial in modern and future wireless communication networks since it aims to identify the properties of the received signal in a no-collaborative manner. However, it is challenging to accurately classify signals in low signal-to-noise ratio (SNR) conditions and distributed network settings. In this paper, we propose a novel distributed multi-task learning framework for joint wireless signal enhancement and recognition (WSER), addressing the crucial need for non-collaborative signal identification in modern wireless networks. Our approach integrates a wireless signal enhancement and recognition network (WSERNet) with FedProx+, an enhanced federated learning algorithm designed for heterogeneous data distributions. Specifically, WSERNet leverages an asymmetric convolution block (ACBlock) to capture long-range dependencies in the input signal and improve the performance of the deep learning model. FedProx+ introduces a proximal term to the loss function to encourage the model updates to be closer to the previous model, enhancing the convergence speed and robustness of federated learning. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed framework for joint WSER, achieving superior performance compared to state-of-the-art methods under both centralized and distributed settings including independent and identically distributed (IID) and non-IID data distributions.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Distributed Multi-Task Learning for Joint Wireless Signal Enhancement and Recognition
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Beijing Academy of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeInstitution
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Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Ministry of Industry and Information Technology pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space of the Ministry of Industry and Information Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nanyang Technological University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electrical and Electronic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Beijing Academy of Artificial Intelligence, Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space et Ministry of Industry and Information Technology, avec 4 autres affiliations.
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