論文の概要: Deep Learning for Spectrum Prediction in Cognitive Radio Networks: State-of-the-Art, New Opportunities, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09849v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 04:36:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:06.237997
• Title: Deep Learning for Spectrum Prediction in Cognitive Radio Networks: State-of-the-Art, New Opportunities, and Challenges
• Title（参考訳）: 認知無線ネットワークにおけるスペクトル予測のための深層学習 : 現状, 新たな機会, 課題
• Authors: Guangliang Pan, David K. Y. Yau, Bo Zhou, Qihui Wu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい帯域内時間スペクトル予測フレームワークViLSTransTMを提案する。 このフレームワークは、視覚的自己注意と長期記憶を統合し、スペクトル利用パターンの局所的およびグローバル的長期的依存関係をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.499371206380546
• License:
• Abstract: Spectrum prediction is considered to be a promising technology that enhances spectrum efficiency by assisting dynamic spectrum access (DSA) in cognitive radio networks (CRN). Nonetheless, the highly nonlinear nature of spectrum data across time, frequency, and space domains, coupled with the intricate spectrum usage patterns, poses challenges for accurate spectrum prediction. Deep learning (DL), recognized for its capacity to extract nonlinear features, has been applied to solve these challenges. This paper first shows the advantages of applying DL by comparing with traditional prediction methods. Then, the current state-of-the-art DL-based spectrum prediction techniques are reviewed and summarized in terms of intra-band and crossband prediction. Notably, this paper uses a real-world spectrum dataset to prove the advancements of DL-based methods. Then, this paper proposes a novel intra-band spatiotemporal spectrum prediction framework named ViTransLSTM. This framework integrates visual self-attention and long short-term memory to capture both local and global long-term spatiotemporal dependencies of spectrum usage patterns. Similarly, the effectiveness of the proposed framework is validated on the aforementioned real-world dataset. Finally, the paper presents new related challenges and potential opportunities for future research.
• Abstract（参考訳）: スペクトル予測は、認知無線ネットワーク(CRN)におけるダイナミックスペクトルアクセス(DSA)を支援することで、スペクトル効率を高める有望な技術であると考えられている。 それでも、時間、周波数、空間領域にわたるスペクトルデータの非常に非線形な性質は、複雑なスペクトル利用パターンと相まって、正確なスペクトル予測の課題を提起している。 非線形特徴を抽出する能力で認識されるディープラーニング(DL)は,これらの課題を解決するために応用されている。 本稿では,従来の予測手法と比較することにより,DLの適用の利点を示す。 次に、現在最先端のDLベースのスペクトル予測技術について、バンド内およびクロスバンド予測の観点から概説し、要約する。 特に,本論文は,DLベースの手法の進歩を証明するために,実世界のスペクトルデータセットを用いている。 そこで本研究では,バンド内時空間スペクトル予測フレームワークViTransLSTMを提案する。 このフレームワークは、視覚的自己注意と長期記憶を統合し、スペクトル利用パターンの局所的およびグローバル的長期的時間的依存関係をキャプチャする。 同様に、提案フレームワークの有効性は、前述の実世界のデータセット上で検証される。 最後に,今後の研究の新たな課題と可能性について述べる。

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