論文の概要: A light neural network for modulation detection under impairments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12260v3
• Date: Fri, 26 Nov 2021 10:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 04:44:20.896537
• Title: A light neural network for modulation detection under impairments
• Title（参考訳）: 障害下での変調検出のための光ニューラルネットワーク
• Authors: Thomas Courtat, H\'elion du Mas des Bourboux
• Abstract要約: I/Q信号の一部の変調スキームを効率的に検出できるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 パラメータの数は信号の持続時間に依存しないため、データのストリームを処理することができる。 我々は、伝搬チャネルと復調器が記録したI/Q信号にもたらすことのできる障害のシミュレーションに基づいてデータセットを生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a neural network architecture able to efficiently detect modulation scheme in a portion of I/Q signals. This network is lighter by up to two orders of magnitude than other state-of-the-art architectures working on the same or similar tasks. Moreover, the number of parameters does not depend on the signal duration, which allows processing stream of data, and results in a signal-length invariant network. In addition, we have generated a dataset based on the simulation of impairments that the propagation channel and the demodulator can bring to recorded I/Q signals: random phase shifts, delays, roll-off, sampling rates, and frequency offsets. We benefit from this dataset to train our neural network to be invariant to impairments and quantify its accuracy at disentangling between modulations under realistic real-life conditions. Data and code to reproduce the results are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: I/Q信号の一部の変調スキームを効率的に検出できるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このネットワークは、同一または類似のタスクに取り組んでいる他の最先端アーキテクチャよりも最大2桁軽量である。 さらに、パラメータの数は、データのストリームを処理できる信号持続時間に依存しず、その結果、信号長不変ネットワークが生成される。 さらに,伝搬チャネルと復調器が記録されたi/q信号(ランダム位相シフト,遅延,ロールオフ,サンプリングレート,周波数オフセット)に生じる障害のシミュレーションに基づいてデータセットを作成した。 このデータセットの利点は、ニューラルネットワークが障害に不変であるようにトレーニングし、リアルな実生活環境下での変調の分離の精度を定量化することです。 結果を再現するデータとコードは公開されています。

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