I detta dokument presenteras end-to-end-inlärning från spektrumdata-en paraplyterm för nya sofistikerade metoder för trådlös signalidentifiering i spektrumövervakningstillämpningar baserade på djupa neurala nätverk. End-to-end lärande gör det möjligt att: 1) automatiskt lära sig funktioner direkt från enkla trådlösa signal representationer, utan att kräva design av handgjorda expertfunktioner som högre ordning cykliska ögonblick och 2) träna trådlösa signal klassificerare i ett end-to-end steg som eliminerar behovet av komplexa flerstegs maskininlärning pipelines. Syftet med detta dokument är att presentera den konceptuella ramen för lärande från början till slut för spektrumövervakning och systematiskt införa en generisk metod för att enkelt utforma och genomföra trådlösa signalklassificeringssystem. Dessutom undersöker vi hur viktigt valet av trådlös datarepresentation är för olika spektrumövervakningsuppgifter. I synnerhet utarbetas två fallstudier: 1) identifiering av modulering och 2) upptäckt av trådlös teknikstörning. För varje fallstudie utvärderas tre konvolutionella neurala nätverk för följande trådlösa signal representationer: temporal IQ data, amplitud / fas representation, och frekvensdomän representation. Utifrån vår analys visar vi att den trådlösa datarepresentationen påverkar noggrannheten beroende på detaljerna och likheterna hos de trådlösa signaler som behöver differentieras, med olika datarepresentationer som resulterar i noggrannhetsvariationer på upp till 29 %. Experimentella resultat visar att användning av amplitud/fas representation för att känna igen modulering format kan leda till prestandaförbättringar upp till 2% och 12% för medelhög till hög SNR jämfört med IQ respektive frekvensdomändata. För uppgiften att upptäcka störningar överträffade frekvensdomänrepresentationen amplitud/fas och IQ-datarepresentationen upp till 20 %. INDEX TERMS Stora spektrumdata, spektrumövervakning, end-to-end-inlärning, djupinlärning, konvolutionella neurala nätverk, trådlös signalidentifiering, sakernas internet.
Kulin och al. i Ref lägga fram en konceptuell ram för end-to-end trådlös djupinlärning, följt av en omfattande översikt över metoden för insamling av spektrumdata, utformning av trådlösa signal representationer, upprättande av utbildningsdata och utbildning av djupa neurala nätverk för trådlösa signalklassificeringsuppgifter.
End-to-End Learning From Spectrum Data: A Deep Learning Approach for Wireless Signal Identification in Spectrum Monitoring Applications
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}