論文の概要: Multi-task Learning Approach for Modulation and Wireless Signal Classification for 5G and Beyond: Edge Deployment via Model Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00517v1
• Date: Sat, 26 Feb 2022 14:51:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 13:44:36.200898
• Title: Multi-task Learning Approach for Modulation and Wireless Signal Classification for 5G and Beyond: Edge Deployment via Model Compression
• Title（参考訳）: 5G以降の変調と無線信号分類のためのマルチタスク学習アプローチ:モデル圧縮によるエッジ展開
• Authors: Anu Jagannath and Jithin Jagannath
• Abstract要約: 将来的な通信網は、異種無線デバイスの成長に対応するために、少ないスペクトルに対処する必要がある。 我々は、深層ニューラルネットワークに基づくマルチタスク学習フレームワークの可能性を利用して、変調と信号分類タスクを同時に学習する。 公共利用のための包括的ヘテロジニアス無線信号データセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.218340575383456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Future communication networks must address the scarce spectrum to accommodate extensive growth of heterogeneous wireless devices. Wireless signal recognition is becoming increasingly more significant for spectrum monitoring, spectrum management, secure communications, among others. Consequently, comprehensive spectrum awareness on the edge has the potential to serve as a key enabler for the emerging beyond 5G networks. State-of-the-art studies in this domain have (i) only focused on a single task - modulation or signal (protocol) classification - which in many cases is insufficient information for a system to act on, (ii) consider either radar or communication waveforms (homogeneous waveform category), and (iii) does not address edge deployment during neural network design phase. In this work, for the first time in the wireless communication domain, we exploit the potential of deep neural networks based multi-task learning (MTL) framework to simultaneously learn modulation and signal classification tasks while considering heterogeneous wireless signals such as radar and communication waveforms in the electromagnetic spectrum. The proposed MTL architecture benefits from the mutual relation between the two tasks in improving the classification accuracy as well as the learning efficiency with a lightweight neural network model. We additionally include experimental evaluations of the model with over-the-air collected samples and demonstrate first-hand insight on model compression along with deep learning pipeline for deployment on resource-constrained edge devices. We demonstrate significant computational, memory, and accuracy improvement of the proposed model over two reference architectures. In addition to modeling a lightweight MTL model suitable for resource-constrained embedded radio platforms, we provide a comprehensive heterogeneous wireless signals dataset for public use.
• Abstract（参考訳）: 将来の通信ネットワークは、異種無線デバイスの広範な成長に対応するために、少ないスペクトルに対処する必要がある。 無線信号認識は、スペクトル監視、スペクトル管理、安全な通信などにおいてますます重要になっている。 その結果、エッジにおける包括的スペクトル認識は、新興の5gネットワークの鍵となる可能性を持っている。 この領域の最先端の研究は (i)単一のタスク(変調または信号(プロトコル)分類)のみに焦点を合わせ、多くの場合、システムが行うには不十分な情報である。 (ii)レーダー又は通信波形(均質波形カテゴリ)のいずれも考慮し、及び (iii)ニューラルネットワーク設計フェーズにおけるエッジ配置には対処しない。 本研究では、無線通信領域において、深層ニューラルネットワークに基づくマルチタスク学習(MTL)フレームワークの可能性を初めて活用し、電磁スペクトルにおけるレーダや通信波形などの異種無線信号を考慮して変調と信号分類タスクを同時に学習する。 提案したMTLアーキテクチャは,2つのタスク間の相互関係から,分類精度の向上と,軽量ニューラルネットワークモデルによる学習効率の向上に有効である。 さらに,実機で収集したサンプルを用いてモデル実験を行い,資源制約されたエッジデバイスに展開する深層学習パイプラインとともに,モデル圧縮に関する直接的知見を示す。 2つの参照アーキテクチャで提案したモデルに対して,計算,メモリ,精度の大幅な向上を示す。 資源制約のある組込み無線プラットフォームに適した軽量MTLモデルをモデル化することに加えて、公共利用のための包括的ヘテロジニアス無線信号データセットを提供する。

関連論文リスト

• Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
  デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。 無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。 そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T13:50:30Z)
• Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation [48.265859815346985]
  本稿では,マルチタスク学習(MTL)問題として,レーダ信号の分類と特徴化に取り組むためのアプローチを提案する。 本稿では,複数のレグレッションタスクと分類タスクを同時最適化するIQST(IQ Signal Transformer)を提案する。 合成レーダデータセット上で提案したMTLモデルの性能を示すとともに,レーダ信号の特徴付けのための一級ベンチマークも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T12:01:28Z)
• Multi-Flow Transmission in Wireless Interference Networks: A Convergent Graph Learning Approach [9.852567834643292]
  ネットワークデータ信号の2段階干渉対応マルチフロー最適化(DIAMOND)という新しいアルゴリズムを提案する。 集中型ステージは、グラフニューラルネットワーク(GNN)強化学習(RL)ルーティングエージェントの新しい設計を用いて、マルチフロー伝送戦略を計算する。 そして、分散学習更新の新しい設計に基づいて、分散ステージにより性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T18:49:47Z)
• Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple Access [65.21117658030235]
  本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。 MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。 その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z)
• Three-Way Deep Neural Network for Radio Frequency Map Generation and Source Localization [67.93423427193055]
  空間、時間、周波数領域にわたる無線スペクトルのモニタリングは、5Gと6G以上の通信技術において重要な特徴となる。 本稿では,空間領域全体にわたる不規則分散計測を補間するGAN(Generative Adversarial Network)機械学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T22:25:10Z)
• ChaRRNets: Channel Robust Representation Networks for RF Fingerprinting [0.0]
  RFフィンガープリントのための複雑値畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 我々は,深層学習(dl)技術を用いた無線iotデバイスの指紋認証の問題に注目する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T03:03:21Z)
• Deep Neural Network Feature Designs for RF Data-Driven Wireless Device Classification [9.05607520128194]
  本稿では、RF通信信号の異なる構造と、送信機ハードウェア障害に起因するスペクトル放射を利用する新しい特徴設計手法を提案する。 提案するDNNの特徴は,拡張性,精度,シグネチャ・アンチ・クローニング,環境摂動に対する非感受性の観点から,分類の堅牢性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T20:19:05Z)
• LoRD-Net: Unfolded Deep Detection Network with Low-Resolution Receivers [104.01415343139901]
  本稿では,1ビット計測から情報シンボルを復元する「LoRD-Net」というディープ検出器を提案する。 LoRD-Netは、関心のシグナルを回復するためのタスクベースのアーキテクチャである。 無線通信における1ビット信号回復のためのレシーバアーキテクチャの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T04:26:05Z)
• Multi-task Learning Approach for Automatic Modulation and Wireless Signal Classification [1.827510863075184]
  深層ニューラルネットワークの可能性をマルチタスク学習(MTL)フレームワークと組み合わせて活用し、変調と信号分類のタスクを同時に学習します。 我々は、レーダーと複数のラベルとの通信信号からなる唯一の既知のオープン異種無線信号データセットをリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T17:43:42Z)
• A Compressive Sensing Approach for Federated Learning over Massive MIMO Communication Systems [82.2513703281725]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)は、無線デバイスとのコラボレーションによって、中央サーバでグローバルモデルをトレーニングするための、プライバシ保護のアプローチである。 本稿では,大規模マルチインプット多出力通信システム上でのフェデレーション学習のための圧縮センシング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T05:56:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。