論文の概要: Deep Learning for Wireless Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06068v1
• Date: Tue, 12 May 2020 21:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 19:52:59.092745
• Title: Deep Learning for Wireless Communications
• Title（参考訳）: 無線通信のための深層学習
• Authors: Tugba Erpek, Timothy J. O'Shea, Yalin E. Sagduyu, Yi Shi, T. Charles Clancy
• Abstract要約: まず、オートエンコーダを用いたエンドツーエンド通信システムの設計にディープラーニングがどのように使われているかを説明する。 次に、スペクトル状況認識におけるディープラーニングの利点を示す。 最後に,無線通信セキュリティにおけるディープラーニングの応用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7506111080592386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing communication systems exhibit inherent limitations in translating theory to practice when handling the complexity of optimization for emerging wireless applications with high degrees of freedom. Deep learning has a strong potential to overcome this challenge via data-driven solutions and improve the performance of wireless systems in utilizing limited spectrum resources. In this chapter, we first describe how deep learning is used to design an end-to-end communication system using autoencoders. This flexible design effectively captures channel impairments and optimizes transmitter and receiver operations jointly in single-antenna, multiple-antenna, and multiuser communications. Next, we present the benefits of deep learning in spectrum situation awareness ranging from channel modeling and estimation to signal detection and classification tasks. Deep learning improves the performance when the model-based methods fail. Finally, we discuss how deep learning applies to wireless communication security. In this context, adversarial machine learning provides novel means to launch and defend against wireless attacks. These applications demonstrate the power of deep learning in providing novel means to design, optimize, adapt, and secure wireless communications.
• Abstract（参考訳）: 既存の通信システムは、高度な自由度を持つ新しい無線アプリケーションのための最適化の複雑さを扱う際に、翻訳理論に固有の限界を示す。 深層学習は、データ駆動ソリューションを通じてこの課題を克服し、限られたスペクトルリソースを利用する際の無線システムの性能を向上させる強い可能性を秘めている。 本章では、まず、オートエンコーダを用いたエンドツーエンド通信システムの設計にディープラーニングがどのように使われているかを説明する。 この柔軟な設計は、チャネル障害を効果的に捉え、単一アンテナ、マルチアンテナ、マルチユーザ通信において、送信機および受信機操作を最適化する。 次に,チャネルモデリングや推定から信号検出や分類タスクに至るまで,スペクトル状況認識におけるディープラーニングの利点について述べる。 ディープラーニングはモデルベースのメソッドが失敗するとパフォーマンスが向上する。 最後に,無線通信セキュリティにおけるディープラーニングの応用について論じる。 この文脈では、敵対的機械学習は、無線攻撃を発射し、防御する新しい手段を提供する。 これらのアプリケーションは、設計、最適化、適応、セキュアな無線通信のための新しい手段を提供する際に、ディープラーニングの力を示す。

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