論文の概要: Automatic Modulation Classification with Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11773v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 15:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 15:08:40.845421
• Title: Automatic Modulation Classification with Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた自動変調分類
• Authors: Clayton Harper, Mitchell Thornton and Eric Larson
• Abstract要約: その結果,拡張畳み込み,統計プール,圧縮・励起ユニットの組み合わせが最強性能分類器となることがわかった。 さらに、この最高の演奏者は、短い信号バースト、一般的な誤分類、異なる変調カテゴリーやモードでの演奏など、様々な基準で調べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic modulation classification is a desired feature in many modern software-defined radios. In recent years, a number of convolutional deep learning architectures have been proposed for automatically classifying the modulation used on observed signal bursts. However, a comprehensive analysis of these differing architectures and importance of each design element has not been carried out. Thus it is unclear what tradeoffs the differing designs of these convolutional neural networks might have. In this research, we investigate numerous architectures for automatic modulation classification and perform a comprehensive ablation study to investigate the impacts of varying hyperparameters and design elements on automatic modulation classification performance. We show that a new state of the art in performance can be achieved using a subset of the studied design elements. In particular, we show that a combination of dilated convolutions, statistics pooling, and squeeze-and-excitation units results in the strongest performing classifier. We further investigate this best performer according to various other criteria, including short signal bursts, common misclassifications, and performance across differing modulation categories and modes.
• Abstract（参考訳）: 自動変調分類は多くの現代のソフトウェア定義無線において望ましい特徴である。 近年,観測信号バーストの変調を自動分類するために,多くの畳み込み深層学習アーキテクチャが提案されている。 しかし、これらの異なるアーキテクチャと各デザイン要素の重要性に関する包括的な分析は行われていない。 したがって、これらの畳み込みニューラルネットワークの異なる設計にどのようなトレードオフがあるのかは不明である。 本研究では、自動変調分類のための多数のアーキテクチャを調査し、様々なハイパーパラメータと設計要素が自動変調分類性能に与える影響を総合的アブレーション研究する。 本研究では, 設計要素のサブセットを用いて, 性能の新たな状態が達成可能であることを示す。 特に, 拡張畳み込み, 統計プール, 圧縮・励起ユニットの組み合わせが, 最強の動作分類器となることを示す。 さらに、この最高の演奏者は、短い信号バースト、一般的な誤分類、異なる変調カテゴリーやモードでの演奏など、様々な基準で調べる。

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