无线通信与雷达目标识别中的小样本问题研究　

　　 无线通信与雷达本质上都是对电磁波的发射和接收。6G时代的通信感知一体化意在将二者融合在一起，使通信系统具有感知和探测能力。 在该背景下，面向无线通信和雷达目标识别场景中存在的小样本问题研究需求，我们建立了基于元学习思想的小样本学习算法框架。 以此为基础，我们考虑到实际场景中数据连续到达和形式各异的情况，结合增量学习和多模态学习，开展对相关问题中关键技术的研究。


Research


　 参考文献　


  • [1] Integrated Sensing and Communication in 6G: Motivations, Use Cases, Requirements, Challenges and Future Directions.
    D. K. Pin Tan et al.
    2021 1st IEEE International Online Symposium on Joint Communications & Sensing(JC&S), DOI 10.1109/JCS52304.2021.9376324, 2021.
  • [2] Integrating Sensing and Communications for Ubiquitous IoT: Applications, Trends, and Challenges.
    Y. Cui, F. Liu, X. Jing and J. Mu.
    IEEE Network, vol. 35, no. 5, pp. 158-167, Sept. 2021.
  • [3] Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning.
    Wang Y, Yao Q, Kwok J T, et al.
    ACM Computing Surveys(csur), vol. 53, no. 63, pp. 1-34, May 2021.
  • [4] Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning.
    Q. Sun, Y. Liu, T. Chua and B. Schiele
    IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), DOI 10.1109/CVPR.2019.00049, 2019.
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