Abstract-Vi genomför en djupstudie om prestandan hos djupinlärning baserad radiosignalklassificering för radiokommunikationssignaler. Vi anser att en rigorös baslinjemetod med hjälp av högre ordningsmoment och starkt ökad gradient trädklassificering och jämför prestanda mellan de två tillvägagångssätten inom en rad konfigurationer och kanalnedsättningar. Vi anser att effekterna av bärfrekvens offset, symbolhastighet, och multi-path blekning i simulering och genomföra over-the-air mätning av radioklassificering prestanda i labbet med hjälp av programvara radio och jämföra prestanda och utbildningsstrategier för båda. Slutligen avslutar vi med en diskussion om återstående problem, och design överväganden för att använda sådana tekniker.
Å andra sidan tillhandahöll REF en utbildningsdatauppsättning som samlats in från överluftsmätningar av USRP-radiosändningar.
Over the Air Deep Learning Based Radio Signal Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}