Federated Self-Supervised Modulation Classification under Non-IID and Imbalanced Data
非独立同分布与不平衡数据下的联邦自监督调制分类
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Qualcomm Technologies Inc.（高通技术公司）
AI总结 该研究针对非独立同分布与不平衡数据场景，提出FedSSL-AMC联邦自监督框架，结合因果时间膨胀CNN编码器与轻量级本地SVM，在调制分类任务上取得优于监督联邦学习基线的性能。
