Identification of Cellular Measurements: A Neural Network Approach
Notice bibliographique
Résumé
The efficient utilization of the wireless spectrum is essential to fulfill the rising demand of scarce bandwidth resources. Identifying the cellular signal types occupying the spectrum allows for usage optimization. Neural networks (NNs) are a promising approach for the signals’ identification problems. This article proposes a hybrid convolutional and feedforward NN (HCFNN) that classifies the cellular signals from the power spectral density (PSD) of real measurements into their corresponding types: global system for mobile communications (GSM), universal mobile telecommunications service (UMTS), and long-term evolution (LTE). The measured dataset is collected based on two acquisition modes: multiple-band (MB) and in-band (IB) PSD acquisition modes. In the MB model, the data are collected, trained, and tested from various frequency bands, while in the IB model, the data are collected, trained, and tested from a single frequency band. The accuracy and the precision–recall (PR) metrics are used to evaluate the performance of the proposed HCFNN model. Moreover, the complexity analysis of the model is derived in terms of the number of real additions, real multiplications, and parameters. The extensive assessments of the over-the-air measurements show that the proposed HCFNN model accurately identifies the cellular signal types in all studied scenarios.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».