Plug-and-Play AMC: Context Is King in Training-Free, Open-Set Modulation with LLMs
作者: Mohammad Rostami, Atik Faysal, Reihaneh Gh. Roshan, Huaxia Wang, Nikhil Muralidhar, Yu-Dong Yao
分类: cs.LG
发布日期: 2025-05-06
期刊: 2025 IEEE 34th Wireless and Optical Communications Conference (WOCC), pp. 345-350
DOI: 10.1109/WOCC63563.2025.11082201.
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种免训练的即插即用AMC方法，利用LLM在开放集调制分类中实现卓越性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动调制分类 大型语言模型 信号处理 免训练学习 无线通信
📋 核心要点
- 现有AMC方法在复杂信道条件下泛化能力弱，且需要大量训练数据和信道特定模型。
- 该方法将信号特征转化为自然语言提示，结合LLM的知识和推理能力，实现免训练的调制分类。
- 实验表明，该方法在不同调制方案和信噪比下表现出色，为无线通信基础模型提供新思路。
📝 摘要（中文）
自动调制分类（AMC）对于高效频谱管理和鲁棒无线通信至关重要。然而，由于信号干扰和噪声的复杂相互作用，AMC仍然具有挑战性。本文提出了一种创新的框架，将传统信号处理技术与大型语言模型（LLM）相结合来解决AMC问题。我们的方法利用高阶统计量和累积量估计将定量信号特征转换为结构化的自然语言提示。通过将示例上下文融入这些提示中，我们的方法利用LLM对经典信号处理的固有熟悉度，从而无需额外的训练或预处理（例如，去噪）即可实现有效的单样本分类。在合成生成的数据集上进行的实验评估表明，我们的框架在各种调制方案和信噪比（SNR）下均实现了具有竞争力的性能。此外，我们的方法为无线通信中跨不同信道条件的鲁棒基础模型铺平了道路，从而显著降低了开发特定信道模型的成本。这项工作为下一代无线网络中可扩展、可解释和通用的信号分类系统奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：自动调制分类（AMC）旨在识别接收信号的调制类型。现有方法通常依赖于深度学习模型，这些模型需要大量的训练数据，并且在面对新的信道条件时泛化能力较差。此外，为每个信道条件训练一个特定的模型成本高昂。因此，如何在无需大量训练数据和信道特定模型的情况下，实现鲁棒的AMC是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是将传统的信号处理技术与大型语言模型（LLM）相结合。具体来说，首先利用高阶统计量和累积量估计等方法提取信号的定量特征。然后，将这些定量特征转换为结构化的自然语言提示，并结合示例上下文，输入到LLM中。LLM利用其对自然语言的理解和推理能力，以及对经典信号处理的固有知识，实现调制类型的分类。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 信号特征提取：利用高阶统计量和累积量估计等方法提取信号的定量特征。2) 提示工程：将提取的定量特征转换为结构化的自然语言提示，并结合示例上下文。3) LLM推理：将生成的提示输入到LLM中，LLM根据提示进行调制类型的分类。4) 分类结果输出：LLM输出调制类型的分类结果。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将传统的信号处理技术与大型语言模型（LLM）相结合，实现免训练的自动调制分类。与现有方法相比，该方法无需大量的训练数据，也不需要为每个信道条件训练特定的模型，从而大大降低了成本，并提高了泛化能力。此外，该方法利用LLM的知识和推理能力，可以更好地处理复杂的信道条件。
关键设计：在提示工程方面，论文设计了结构化的自然语言提示，将信号的定量特征以自然语言的形式表达出来。同时，为了提高LLM的分类准确率，论文还结合了示例上下文，即在提示中包含一些已知调制类型的信号特征作为参考。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于LLM本身的设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在合成数据集上进行了评估，结果表明，在各种调制方案和信噪比（SNR）下，该方法均取得了具有竞争力的性能。尤其是在低信噪比条件下，该方法表现出优于传统方法的鲁棒性。由于论文主要关注概念验证，因此没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在免训练条件下的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无线通信、频谱管理、信号情报等领域。通过免训练的方式实现自动调制分类，可以降低系统部署和维护成本，提高频谱利用率，并增强无线通信系统的鲁棒性。未来，该方法有望应用于更复杂的无线通信场景，例如认知无线电、动态频谱接入等。
📄 摘要（原文）
Automatic Modulation Classification (AMC) is critical for efficient spectrum management and robust wireless communications. However, AMC remains challenging due to the complex interplay of signal interference and noise. In this work, we propose an innovative framework that integrates traditional signal processing techniques with Large-Language Models (LLMs) to address AMC. Our approach leverages higher-order statistics and cumulant estimation to convert quantitative signal features into structured natural language prompts. By incorporating exemplar contexts into these prompts, our method exploits the LLM's inherent familiarity with classical signal processing, enabling effective one-shot classification without additional training or preprocessing (e.g., denoising). Experimental evaluations on synthetically generated datasets, spanning both noiseless and noisy conditions, demonstrate that our framework achieves competitive performance across diverse modulation schemes and Signal-to-Noise Ratios (SNRs). Moreover, our approach paves the way for robust foundation models in wireless communications across varying channel conditions, significantly reducing the expense associated with developing channel-specific models. This work lays the foundation for scalable, interpretable, and versatile signal classification systems in next-generation wireless networks. The source code is available at https://github.com/RU-SIT/context-is-king