論文の概要: Ensemble Wrapper Subsampling for Deep Modulation Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04586v1
• Date: Sun, 10 May 2020 06:11:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 01:37:57.822721
• Title: Ensemble Wrapper Subsampling for Deep Modulation Classification
• Title（参考訳）: 深部変調分類のためのアンサンブルラッパーサブサンプリング
• Authors: Sharan Ramjee, Shengtai Ju, Diyu Yang, Xiaoyu Liu, Aly El Gamal, Yonina C. Eldar
• Abstract要約: 受信した無線信号のサブサンプリングは、ハードウェア要件と信号処理アルゴリズムの計算コストを緩和するために重要である。 本稿では,無線通信システムにおけるディープラーニングを用いた自動変調分類のためのサブサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.91089216571035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Subsampling of received wireless signals is important for relaxing hardware requirements as well as the computational cost of signal processing algorithms that rely on the output samples. We propose a subsampling technique to facilitate the use of deep learning for automatic modulation classification in wireless communication systems. Unlike traditional approaches that rely on pre-designed strategies that are solely based on expert knowledge, the proposed data-driven subsampling strategy employs deep neural network architectures to simulate the effect of removing candidate combinations of samples from each training input vector, in a manner inspired by how wrapper feature selection models work. The subsampled data is then processed by another deep learning classifier that recognizes each of the considered 10 modulation types. We show that the proposed subsampling strategy not only introduces drastic reduction in the classifier training time, but can also improve the classification accuracy to higher levels than those reached before for the considered dataset. An important feature herein is exploiting the transferability property of deep neural networks to avoid retraining the wrapper models and obtain superior performance through an ensemble of wrappers over that possible through solely relying on any of them.
• Abstract（参考訳）: 受信した無線信号のサブサンプリングは、ハードウェア要件と出力サンプルに依存する信号処理アルゴリズムの計算コストを緩和するために重要である。 本稿では,無線通信システムにおけるディープラーニングを用いた自動変調分類のためのサブサンプリング手法を提案する。 専門家の知識にのみ依存する事前設計戦略に依存する従来のアプローチとは異なり、提案されたデータ駆動サブサンプリング戦略では、ディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、各トレーニング入力ベクターからサンプルの候補の組み合わせを除去する効果をシミュレーションしている。 その後、サブサンプリングされたデータは、考慮される10の変調タイプそれぞれを認識する別のディープラーニング分類器によって処理される。 提案したサブサンプリング戦略は,分類器の学習時間を大幅に短縮するだけでなく,評価されたデータセットよりも高いレベルまで分類精度を向上させることができることを示す。 ここで重要な特徴は、ディープニューラルネットワークの転送可能性特性を利用して、ラッパーモデルの再トレーニングを回避し、ラッパーのアンサンブルによる優れたパフォーマンスを得ることだ。

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