数字通信世界杂志

摘要：本文在RadioML 2018.01A数据集上，系统比较了两种轻量化注意力机制模型EdgeViT与EfficientViT，以及两种经典卷积结构CNN与ResNet，评估其在精度、收敛特性、模型复杂度和推理效率等方面的性能差异。实验结果表明，EfficientViT在轻量化模型中表现最为均衡，仅用4.80 k参数和4.82 MFLOPs即实现了76%的识别精度，收敛稳定且推理延迟适中，在精度与效率间实现了最佳平衡，验证了其在资源受限无线系统中的应用潜力。

关键词： 自动调制识别;轻量化注意力;边缘计算;无线信号分类;

专辑： 信息科技

专题： 电信技术

分类号： TN911.3