DeepAir: Predicting Radio Spectrum Usage at Scale with Deep Temporal Convolutional Networks
Notice bibliographique
Résumé
The rapid uptake of wireless technologies over the past decade has resulted in an increasing pressure on the limited radio spectrum resources. To improve the efficiency of the current spectrum allocation, dynamic spectrum sharing is being considered by regulators in several jurisdictions. The success, however, of an efficient dynamic wireless environment depends on the ability to characterize spectrum usage patterns. Since traditional methods prove unable to scale to a wide range of channels, we propose DeepAir, a robust and scalable model that is capable of learning and predicting complex temporal and spectral patterns in multivariate spectrum data. Specifically, we design a Sequence-to-Sequence model that employs an encoder-decoder architecture with two Deep Temporal Convolutional Networks.Using a test set consisting of approximately 900 channels in the Land Mobile Radio frequency bands, we obtain a median RMSE and median MAE of approximately 6.51 and 5.15, respectively, for a one-week forecast horizon. Moreover, we apply transfer learning to demonstrate the effectiveness of this model in forecasting patterns from any sensor, regardless of the band, the sensitivity, and the geographical location. Finally, our proposed approach demonstrates no significant performance degradation when predicting usage almost three years after training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».