論文の概要: A Photonic-Circuits-Inspired Compact Network: Toward Real-Time Wireless Signal Classification at the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13865v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 19:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 17:47:17.767445
• Title: A Photonic-Circuits-Inspired Compact Network: Toward Real-Time Wireless Signal Classification at the Edge
• Title（参考訳）: フォトニック回路インスパイアされた小型ネットワーク:エッジにおけるリアルタイム無線信号分類を目指して
• Authors: Hsuan-Tung Peng, Joshua Lederman, Lei Xu, Thomas Ferreira de Lima, Chaoran Huang, Bhavin Shastri, David Rosenbluth, Paul Prucnal
• Abstract要約: 大規模な機械学習モデルでは、レイテンシに敏感な下流タスクのためにエッジデバイス上で実装することが難しくなる可能性がある。 無線通信システムでは、ミリ秒以下のスケールでのMLデータ処理により、リアルタイムなネットワーク監視が可能となる。 本稿では,フォトニック・ハードウエアにインスパイアされたリカレントニューラルネットワークモデルからなる,コンパクトなディープ・ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.841495731646297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) methods are ubiquitous in wireless communication systems and have proven powerful for applications including radio-frequency (RF) fingerprinting, automatic modulation classification, and cognitive radio. However, the large size of ML models can make them difficult to implement on edge devices for latency-sensitive downstream tasks. In wireless communication systems, ML data processing at a sub-millisecond scale will enable real-time network monitoring to improve security and prevent infiltration. In addition, compact and integratable hardware platforms which can implement ML models at the chip scale will find much broader application to wireless communication networks. Toward real-time wireless signal classification at the edge, we propose a novel compact deep network that consists of a photonic-hardware-inspired recurrent neural network model in combination with a simplified convolutional classifier, and we demonstrate its application to the identification of RF emitters by their random transmissions. With the proposed model, we achieve 96.32% classification accuracy over a set of 30 identical ZigBee devices when using 50 times fewer training parameters than an existing state-of-the-art CNN classifier. Thanks to the large reduction in network size, we demonstrate real-time RF fingerprinting with 0.219 ms latency using a small-scale FPGA board, the PYNQ-Z1.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)法は無線通信システムに広く普及しており、無線周波数(RF)フィンガープリント、自動変調分類、認知無線などの応用に強力であることが証明されている。 しかし、mlモデルのサイズが大きいため、レイテンシに敏感なダウンストリームタスクのためにエッジデバイスを実装するのが難しくなる。 無線通信システムでは、ミリ秒以下のスケールでのMLデータ処理により、リアルタイムネットワーク監視がセキュリティを改善し、侵入を防ぐことができる。 さらに、チップスケールでMLモデルを実装可能なコンパクトで統合可能なハードウェアプラットフォームは、無線通信ネットワークに対するより広範な応用を見出すだろう。 エッジにおけるリアルタイム無線信号分類に向けて,フォトニックハードウェアに触発されたリカレントニューラルネットワークモデルと簡易畳み込み分類器を組み合わせた,新しい小型深層ネットワークを提案し,そのランダム送信によるrfエミッタ同定への応用を実証する。 提案モデルにより、既存の最先端CNN分類器の50倍のトレーニングパラメータを使用する場合、ZigBeeと同一の30個のデバイスに対して96.32%の分類精度が得られる。 ネットワークサイズを大幅に削減したことにより、小型FPGAボードPYNQ-Z1を用いて、0.219ミリ秒のリアルタイムRFフィンガープリントを実演した。

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