【调制识别】突破跨信道调制分类瓶颈！FSSADA半监督对抗域自适应框架重磅来袭【附python代码】面向跨信道场景：融合半监督对抗域自适应调制分类网络基于深度学习的自动调制分类（AMC）已成为研究热点，具有广泛的实际应用价值。然而，现有深度学习AMC网络在特定信道模型下训练后，在新的信道场景中性能表现不佳。为解决这一问题，本文提出一种对抗性半监督域自适应方法。具体而言，该方法通过三阶段迭代训练策略，联合优化分类精度、聚类敏感性和分布距离。实验结果表明，所提模型在迁移至新信道场景时，仅需少量标记数据即可实现稳健的分类性能。