論文の概要: Zero-bias Deep Neural Network for Quickest RF Signal Surveillance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05797v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 07:48:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-13 13:04:11.807901
- Title: Zero-bias Deep Neural Network for Quickest RF Signal Surveillance
- Title（参考訳）: 高速RF信号サーベイランスのためのゼロバイアスディープニューラルネットワーク
- Authors: Yongxin Liu, Yingjie Chen, Jian Wang, Shuteng Niu, Dahai Liu, Houbing
Song
- Abstract要約: モノのインターネット(IoT)は、十分な数のRFデバイスがRFチャネルを介して情報を接続し、共有できるようにすることによって、現代社会を再構築している。
本稿ではRF信号監視のためのディープラーニングフレームワークを提供する。
我々は、Deep Neural Networks(DNN)とQuickest Detection(QD)を統合して、シーケンシャルな信号監視スキームを形成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.804498377638696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Internet of Things (IoT) is reshaping modern society by allowing a decent
number of RF devices to connect and share information through RF channels.
However, such an open nature also brings obstacles to surveillance. For
alleviation, a surveillance oracle, or a cognitive communication entity needs
to identify and confirm the appearance of known or unknown signal sources in
real-time. In this paper, we provide a deep learning framework for RF signal
surveillance. Specifically, we jointly integrate the Deep Neural Networks
(DNNs) and Quickest Detection (QD) to form a sequential signal surveillance
scheme. We first analyze the latent space characteristic of neural network
classification models, and then we leverage the response characteristics of DNN
classifiers and propose a novel method to transform existing DNN classifiers
into performance-assured binary abnormality detectors. In this way, we
seamlessly integrate the DNNs with the parametric quickest detection. Finally,
we propose an enhanced Elastic Weight Consolidation (EWC) algorithm with better
numerical stability for DNNs in signal surveillance systems to evolve
incrementally, we demonstrate that the zero-bias DNN is superior to regular DNN
models considering incremental learning and decision fairness. We evaluated the
proposed framework using real signal datasets and we believe this framework is
helpful in developing a trustworthy IoT ecosystem.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)は、十分な数のRFデバイスがRFチャネルを介して情報を接続し、共有できるようにすることによって、現代社会を再構築している。
しかし、そのようなオープンな性質は監視に障害をもたらす。
緩和のために、監視神託または認知コミュニケーション実体は、既知の信号源または未知の信号源の出現をリアルタイムに識別し確認する必要がある。
本稿では,rf信号監視のための深層学習フレームワークを提案する。
具体的には、Deep Neural Networks(DNN)とQuickest Detection(QD)を統合して、シーケンシャルな信号監視スキームを形成する。
まず、ニューラルネットワーク分類モデルの潜時空間特性を分析し、DNN分類器の応答特性を活用し、既存のDNN分類器を性能保証バイナリ異常検出器に変換する新しい手法を提案する。
このようにして、DNNをパラメトリック・クイック検出とシームレスに統合する。
最後に,信号監視システムにおけるdnnの数値的安定性が向上した拡張弾性重み統合 (ewc) アルゴリズムを提案し,ゼロバイアスdnnが,インクリメンタル学習と意思決定の公平性を考慮した正規dnnモデルよりも優れていることを示す。
提案フレームワークを実信号データセットを用いて評価し,信頼性の高いiotエコシステムの開発に有用であると考えている。
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