論文の概要: RF Spectrogram Anomaly Detection with Quantum Kitchen Sinks: Architecture, Representation, and Hardware Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13897v2
- Date: Thu, 23 Jul 2026 15:28:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-24 16:18:54.636062
- Title: RF Spectrogram Anomaly Detection with Quantum Kitchen Sinks: Architecture, Representation, and Hardware Validation
- Title（参考訳）: 量子キッチンシンクを用いたRFスペクトログラム異常検出:アーキテクチャ,表現,ハードウェア検証
- Authors: Abdallah Aaraba, Alexis Vieloszynski, Remon Polus, Ola Ahmad, Soumaya Cherkaoui,
- Abstract要約: 量子キッチンシンク(QKS)は、短期量子デバイスに適した軽量なハイブリッド量子特徴マップを提供する。
我々は,マルチ深度データ再アップロードとリング絡み込みによる標準QKSテンプレートを拡張し,制御されたRFスペクトログラム異常検出のパイプラインの評価を行った。
これらの結果は、QKSベースの異常検出を無線ネットワークに展開するための実用的で再現可能なフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.643667082966944
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The broadcast nature of wireless channels exposes radio-frequency (RF) networks to anomalous and malicious transmissions, making anomaly detection a fundamental requirement for secure spectrum management. Quantum Kitchen Sinks (QKS) offer a lightweight hybrid quantum feature map suitable for near-term quantum devices, yet their behavior on structured signal data remains poorly understood. In this paper, we extend the standard QKS template with multi-depth data re-uploading and ring entanglement, and evaluate the resulting pipeline on controlled RF spectrogram anomaly detection. We introduce a validation-locked five-stage ablation protocol that systematically separates the effects of shallow architecture, re-uploading depth, episode budget, input representation, and classical readout. Across the completed benchmark, Discrete Cosine Transform (DCT) representations consistently dominate raw and Principal Component Analysis (PCA) inputs, moderate-depth entangled QKS configurations form the strongest operating regime, and QKS improves over matched classical direct-readout baselines across all evaluated representation-readout pairs on the held-out test set, with the best configuration reaching a test Area Under the Receiver Operating Characteristic curve (AUROC) of 0.8778 and a test F1 of 0.7995. The study bridges two levels of realism: real measured sub-6\,GHz cellular signals on the data side and real-device validation on the ibm_quebec Quantum Processing Unit (QPU) on the computing side, with AUROC deviations below 0.013 relative to simulation. These results provide a practical, reproducible framework for deploying QKS-based anomaly detection in wireless networks.
- Abstract（参考訳）: 無線チャネルのブロードキャスト特性は、無線周波数(RF)ネットワークを異常や悪意のある送信に公開し、異常検出が安全なスペクトル管理の基本的な要件となる。
量子キッチンシンク(QKS)は、短期量子デバイスに適した軽量なハイブリッド量子特徴マップを提供するが、構造化信号データに対するそれらの振る舞いは理解されていない。
本稿では,マルチ深度データ再アップロードとリング絡み込みによる標準QKSテンプレートを拡張し,制御されたRFスペクトログラム異常検出のパイプラインの評価を行う。
本稿では,浅層アーキテクチャ,再ロード深度,エピソード予算,入力表現,古典的読み出しの効果を体系的に分離する,検証ロック付き5段階アブレーションプロトコルを提案する。
完了したベンチマーク全体において、離散コサイン変換(DCT)表現は、生および主成分分析(PCA)入力を一貫して支配し、中深度に絡み合ったQKS構成は、最強の運用体制を形成し、QKSは、保持されたテストセット上のすべての評価された表現-読み出しペア間で一致した古典的直接読み出しベースラインよりも改善され、最もよい構成は、受信者操作曲線(AUROC)の0.8778とテストF1の0.7995である。
この研究は、データ側の実測サブ-6\,GHzセル信号と、コンピューティング側のibm_quebec量子処理ユニット(QPU)における実デバイス検証の2つのレベルを橋渡しし、AUROC偏差は、シミュレーションと比較して0.013以下である。
これらの結果は、QKSベースの異常検出を無線ネットワークに展開するための実用的で再現可能なフレームワークを提供する。
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