Novel Cooperative Automatic Modulation Classification Using Unmanned Aerial Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Automatic modulation classification (AMC) has been intriguing many researchers as it has many civil and military applications. Recently, cooperative AMC (CAMC) using a dynamic or ad hoc sensor network becomes appealing and challenging. As the unmanned aerial vehicles (UAVs) can facilitate three-dimensional communication/sensor network, we propose a novel CAMC approach based on a dynamic (ad hoc) UAV network. In our proposed new CAMC approach, the local classification decisions, which are made by spatially distributed nodes (UAVs) using our previously proposed graph-based modulation classifier, are gathered to reach an overall decision by a new weighted voting mechanism pertinent to individual received signal qualities. Note that the fusion center does not have to be a fixed UAV and it can be dynamically reassigned to any UAV within the same network in each sensing interval. The corresponding weights to individual UAVs are to be determined according to their cumulative states and the temporal discount factor. As a result, our proposed new CAMC approach can be fully distributed as no control center (or hub) is necessary. Besides, our new CAMC scheme can accommodate realistic ad hoc network variations to allow the existing UAVs to depart and/or the new UAVs to join in any sensing interval. Monte Carlo simulation results demonstrate that our proposed new CAMC scheme is quite robust and outperforms the existing CAMC method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».