論文の概要: Deep Learning Radio Frequency Signal Classification with Hybrid Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09063v1
• Date: Wed, 19 May 2021 11:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 13:40:22.938150
• Title: Deep Learning Radio Frequency Signal Classification with Hybrid Images
• Title（参考訳）: ハイブリッド画像を用いた深層学習電波信号分類
• Authors: Hilal Elyousseph, Majid L Altamimi
• Abstract要約: 入力トレーニングデータに使用できるさまざまな前処理ステップに注目し、結果を固定されたディープラーニングアーキテクチャでテストする。 本稿では,時間領域情報と周波数領域情報の両方を利用するハイブリッド画像を提案し,コンピュータビジョン問題として分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, Deep Learning (DL) has been successfully applied to detect and classify Radio Frequency (RF) Signals. A DL approach is especially useful since it identifies the presence of a signal without needing full protocol information, and can also detect and/or classify non-communication waveforms, such as radar signals. In this work, we focus on the different pre-processing steps that can be used on the input training data, and test the results on a fixed DL architecture. While previous works have mostly focused exclusively on either time-domain or frequency domain approaches, we propose a hybrid image that takes advantage of both time and frequency domain information, and tackles the classification as a Computer Vision problem. Our initial results point out limitations to classical pre-processing approaches while also showing that it's possible to build a classifier that can leverage the strengths of multiple signal representations.
• Abstract（参考訳）: 近年,無線周波数(rf)信号の検出と分類にディープラーニング(dl)が応用されている。 dlアプローチは、完全なプロトコル情報を必要としない信号の存在を識別し、レーダー信号などの非通信波形を検出・分類することができるため、特に有用である。 本研究では,入力訓練データに使用できるさまざまな前処理ステップに注目し,固定dlアーキテクチャ上で結果をテストする。 これまでは主に時間領域と周波数領域の両方に焦点をあててきたが、時間領域情報と周波数領域情報の両方を活用するハイブリッド画像を提案し、コンピュータビジョン問題として分類する。 最初の結果は、古典的な前処理アプローチの限界を指摘しながら、複数の信号表現の長所を活用できる分類器を構築可能であることも示しています。

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