Inkrementell upptäckt har blivit en av de mest kritiska uppgifterna i ett trådlöst nätverk för att förhindra tjänsteavbrott som kan ta lång tid att fixa. Den rena variationen av avvikande händelser kräver att anta kognitiva anomali detektionsmetoder i stället för de traditionella signatur-baserade detektionstekniker. I detta dokument föreslås en anomali detekteringsmetod för trådlösa system som bygger på övervakning och analys av radiofrekvensspektrum. Vår detektionsteknik utnyttjar en befintlig lösning för videoförutsägelseproblem och använder den på bildsekvenser som genereras av övervakning av det trådlösa spektrumet. Det djupa prediktiva kodning nätverket tränas med bilder som motsvarar det normala beteendet i systemet, och när det finns en anomali, dess upptäckt utlöses av avvikelsen mellan det faktiska och förutspådda beteendet. För vår analys använder vi de bilder som genereras från tidsfrekvensspektrogram och spektral korrelationsfunktioner av den mottagna RF-signalen. Vi testar vår teknik på ett dataset som innehåller anomalier såsom störning, kvittning av sändare, spektrumkapning och nodfel, och utvärderar dess prestanda med hjälp av standardklassificeringsmått: detektionsförhållande och falsk larmfrekvens. Simuleringsresultat visar att den föreslagna metoden effektivt upptäcker många oförutsedda avvikande händelser i realtid. Vi diskuterar applikationerna, som omfattar industriellt sakernas internet, autonom fordonskontroll och verksamhetskritiska kommunikationstjänster.
Senast REF undersöker prediktiv anomalidetektering i spektrogram och spektral densitetsfunktioner (SDF).
Deep Predictive Coding Neural Network for RF Anomaly Detection in Wireless Networks
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}