Fugu-MT 論文翻訳(概要): IIFNet: A Fusion based Intelligent Service for Noisy Preamble Detection in 6G

論文の概要: IIFNet: A Fusion based Intelligent Service for Noisy Preamble Detection in 6G

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07854v1
Date: Sat, 16 Apr 2022 18:14:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-19 17:03:40.965672
Title: IIFNet: A Fusion based Intelligent Service for Noisy Preamble Detection in 6G
Title（参考訳）: iifnet:6gのノイズプレアンブル検出のためのfusionベースのインテリジェントサービス
Authors: Sunder Ali Khowaja, Kapal Dev, Parus Khuwaja, Quoc-Viet Pham, Nawab Muhammad Faseeh Qureshi, Paolo Bellavista, Maurizio Magarini
Abstract要約: 次世代Gネットワークは、チャネル特性や環境制約によるノイズによるプリアンブルに対処しなければならない。本稿では,ランダムノイズに対処し,同時に検出性能を向上させるために,情報型インスタンスベース融合ネットワーク(IIFNet)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.605933594949251
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this article, we present our vision of preamble detection in a physical random access channel for next-generation (Next-G) networks using machine learning techniques. Preamble detection is performed to maintain communication and synchronization between devices of the Internet of Everything (IoE) and next-generation nodes. Considering the scalability and traffic density, Next-G networks have to deal with preambles corrupted by noise due to channel characteristics or environmental constraints. We show that when injecting 15% random noise, the detection performance degrades to 48%. We propose an informative instance-based fusion network (IIFNet) to cope with random noise and to improve detection performance, simultaneously. A novel sampling strategy for selecting informative instances from feature spaces has also been explored to improve detection performance. The proposed IIFNet is tested on a real dataset for preamble detection that was collected with the help of a reputable company (AZCOM Technology).
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術を用いた次世代(Next-G)ネットワークのための物理ランダムアクセスチャネルにおいて,プリアンブル検出のビジョンを示す。プリアンブル検出は、Internet of Everything(IoE)と次世代ノードのデバイス間の通信と同期を維持するために実行される。スケーラビリティとトラフィック密度を考慮すると、Next-Gネットワークはチャネル特性や環境制約によるノイズによるプリアンブルに対処しなければならない。 15%のランダムノイズを注入すると,検出性能は48%に低下することがわかった。ランダムノイズに対処し,同時に検出性能を向上させるために,情報型インスタンスベース融合ネットワーク(IIFNet)を提案する。特徴空間から情報的インスタンスを選択するための新しいサンプリング戦略も検討され,検出性能が向上した。提案したIIFNetは、信頼できる企業(AZCOM Technology)の助けを借りて収集されたプリアンブル検出のための実際のデータセットでテストされている。

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