Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sensing-Throughput Tradeoffs with Generative Adversarial Networks for NextG Spectrum Sharing

論文の概要: Sensing-Throughput Tradeoffs with Generative Adversarial Networks for NextG Spectrum Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13598v1
Date: Tue, 27 Dec 2022 20:15:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 16:12:27.208373
Title: Sensing-Throughput Tradeoffs with Generative Adversarial Networks for NextG Spectrum Sharing
Title（参考訳）: 次Gスペクトル共有のための生成逆ネットワークを用いたセンサスループトトレードオフ
Authors: Yi Shi, Yalin E. Sagduyu
Abstract要約: スペクトル共存は、次世代(NextG)システムにおいて、既存の(一次)ユーザとスペクトルを共有するために不可欠である。本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)アプローチを用いて合成センシング結果を生成し,深層ニューラルネットワークのトレーニングデータを増強する手法を提案する。このGANベースのアプローチは,高優先度ユーザの保護とNextGユーザのスループットの両方を著しく改善できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6582851384058594
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Spectrum coexistence is essential for next generation (NextG) systems to share the spectrum with incumbent (primary) users and meet the growing demand for bandwidth. One example is the 3.5 GHz Citizens Broadband Radio Service (CBRS) band, where the 5G and beyond communication systems need to sense the spectrum and then access the channel in an opportunistic manner when the incumbent user (e.g., radar) is not transmitting. To that end, a high-fidelity classifier based on a deep neural network is needed for low misdetection (to protect incumbent users) and low false alarm (to achieve high throughput for NextG). In a dynamic wireless environment, the classifier can only be used for a limited period of time, i.e., coherence time. A portion of this period is used for learning to collect sensing results and train a classifier, and the rest is used for transmissions. In spectrum sharing systems, there is a well-known tradeoff between the sensing time and the transmission time. While increasing the sensing time can increase the spectrum sensing accuracy, there is less time left for data transmissions. In this paper, we present a generative adversarial network (GAN) approach to generate synthetic sensing results to augment the training data for the deep learning classifier so that the sensing time can be reduced (and thus the transmission time can be increased) while keeping high accuracy of the classifier. We consider both additive white Gaussian noise (AWGN) and Rayleigh channels, and show that this GAN-based approach can significantly improve both the protection of the high-priority user and the throughput of the NextG user (more in Rayleigh channels than AWGN channels).
Abstract（参考訳）: 次世代(nextg)システムでは、スペクトル共存が不可欠であり、既存の(プライマリな)ユーザとスペクトルを共有でき、帯域幅に対する需要が増大する。例えば3.5ghzの市民ブロードバンド無線サービス(cbrs)バンドでは、既存のユーザ(例えばレーダー)が送信されていない場合、5gとbeyond通信システムがスペクトルを検知し、日和見的な方法でチャネルにアクセスする必要がある。そのため、(既存ユーザを保護するために)低誤検出と(NextGの高スループットを実現するために)低誤検出のために、ディープニューラルネットワークに基づく高忠実分類器が必要である。ダイナミックなワイヤレス環境では、分類器は限られた期間、すなわちコヒーレンス時間だけしか使用できない。この期間の一部は、センシング結果を収集し、分類器を訓練するための学習に使われ、残りは送信に使用される。スペクトル共有システムでは、センシング時間と送信時間の間によく知られたトレードオフがある。センシング時間を増加させることでスペクトル検出精度が向上するが、データ伝送に要する時間は少なくなる。本稿では,ディープラーニング分類器の学習データを増やすために,合成センシング結果を生成するGAN(Generative Adversarial Network)アプローチを提案する。付加的な白色ガウスノイズ (AWGN) とレイリーチャネル (Rayleigh channel) の両方を考慮すると、このGANに基づくアプローチは、高優先度ユーザの保護とNextGユーザのスループット(AWGNチャネルよりもレイリーチャネルの方が優れている)の両方を著しく改善できることを示す。

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