En ny metod för utbildning dataökning och domänanpassning presenteras för att stödja maskininlärning applikationer för kognitiv radio. Maskininlärning ger effektiva verktyg för att automatisera kognitiva radiofunktioner genom att tillförlitligt extrahera och lära inneboende spektrumdynamik. Men det finns två viktiga utmaningar att övervinna, för att fullt ut utnyttja fördelarna maskininlärning med kognitiva radioapparater. För det första, maskininlärning kräver betydande mängd sanningsdata för att fånga komplexa kanal och emitter egenskaper, och träna den underliggande algoritmen (t.ex. en klassificering). För det andra kan de utbildningsdata som har identifierats för en spektrummiljö inte användas för en annan (t.ex. ändras förhållandena efter kanal och emitter). För att ta itu med dessa utmaningar används ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) med djupgående inlärningsstrukturer för att 1) generera ytterligare syntetiska utbildningsdata för att förbättra klassificeringsnoggrannheten, och 2) anpassa utbildningsdata till spektrumdynamiken. Detta tillvägagångssätt tillämpas på spektrumanalys genom att endast anta begränsade utbildningsdata utan kunskap om spektrumstatistik. Klassificerare för maskininlärning utbildas för att upptäcka signaler med hjälp av antingen begränsade, utökade eller anpassade träningsdata. Resultaten visar att förstärkningen av utbildningsdata ökar klassificeringsnoggrannheten avsevärt och denna ökning upprätthålls med domänanpassning samtidigt som spektrumförhållandena förändras.
En GAN användes i REF för att öka utbildningsdata för spektrumanalys.
Generative Adversarial Learning for Spectrum Sensing
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}