Detecting Wireless Signal Noise in Mobile Radio Communications Using Spatiotemporal AnoGAN-Based Approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the development of radio modulation technologies for communication and wireless applications, several studies have been conducted to reduce and eliminate noise during signal transmission. Although the influence of noise can be effectively addressed, it has become a popular research topic in mobile communications. Moreover, in recent telecommunication systems, owing to their complexity and comprehensive protocols, which require a large number of mathematical and engineering approaches, predicting and classifying noise is difficult. Thus, to effectively address these challenges, we propose a spatiotemporal AnoGAN to detect the noise that can occur during radio modulation. In our approach, we assemble a set of AnoGANs based on convolutional neural networks (CNNs) and long short-term memory (LSTM) to enable the system to learn the time-series features of the radio modulation signal and shape expressed in complex planes. The proposed spatiotemporal AnoGAN can discriminate the interference caused by noise without any annotation of anomalies using a generator and discriminator. The proposed spatiotemporal AnoGAN achieves a 91.4% recall in digitally modulated signals that were previously difficult to identify. Through an empirical analysis of the proposed method, we observed that the spatiotemporal AnoGAN accurately identified abnormal interference signals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle