I detta arbete undersöker vi genomförbarheten och effektiviteten av att använda djupinlärningsalgoritmer för automatisk igenkänning av moduleringstypen av mottagna trådlösa kommunikationssignaler från delprovade data. Det senaste arbetet övervägde en GNU-radiobaserad datauppsättning som efterliknar bristerna i en riktig trådlös kanal och använder 10 olika moduleringsformer. En konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur utvecklades sedan och visade sig uppnå prestanda som överstiger expertbaserade metoder. Här fortsätter vi detta arbete och undersöker djupa neurala nätverk arkitekturer som ger hög klassificering noggrannhet. Vi identifierar tre arkitekturer -nämligen ett Convolutional Long Short-term Deep Neural Network (CLDNN), ett Long Short-Term Memory Neural Network (LSTM) och ett djupt Residual Network (ResNet) - som leder till typiska klassificering noggrannhetsvärden runt 90% vid hög SNR. Vi studerar sedan algoritmer för att minska träningstiden genom att minimera storleken på träningsdatauppsättningen, samtidigt som vi får en minimal förlust i klassificeringsnoggrannheten. I detta syfte demonstrerar vi prestandan hos Principal Component Analysis för att avsevärt minska träningstiden, samtidigt som vi bibehåller god prestanda vid låg SNR. Vi undersöker också subsamplingstekniker som ytterligare minskar träningstiden och banar väg för onlineklassificering vid hög SNR. Slutligen identifierar vi representativa SNR-värden för utbildning av var och en av kandidatarkitekturerna, och inser följaktligen drastiska minskningar av utbildningstiden, med försumbar förlust av klassificeringsnoggrannhet.
För att minska utbildningstiden för djupinlärningsmodeller undersöks olika subsamplingstekniker i REF för att minska dimensionerna av ingångssignaler.
Fast Deep Learning for Automatic Modulation Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}