Co-Route Fiber Recognition and Status Diagnosis Based on Integrated Sensing and Communication in 6G Transport Networks
Notice bibliographique
Résumé
The 6G transport network facilitates the Internet of Everything (IoE), carrying numerous services and emphasizing the paramount importance of its reliability. However, within the transport network, the issue of co-route fibers arises. The co-route fibers, encompassing both co-cable and co-trench fibers, presents a significant latent hazard for service disruptions, posing a substantial threat to the seamless connectivity envisioned for the 6G era of pervasive IoE. The segregation of communication and sensing in the transmission network results in mutual interference between communication and sensing signals, rendering it difficult to promptly address sudden fiber interruptions. This article proposes an integrated sensing and communication (ISAC) architecture within transport networks, aiming at the online discernment of co-cable fibers, characterization of fiber optic trenches, and real-time classification of fiber vibration events. In the domain of co-cable fiber identification, our approach has successfully reduced the nuisance alarm rate to an impressive 5.3%, while simultaneously elevating the recognition accuracy to an outstanding 99.7%. As for co-trench fiber identification, our proposed methodology not only facilitates the discernment of co-trench fibers but also achieves an impressive accuracy of 97.7% in classifying fiber trenches. Moreover, in the realm of fiber state prediction, our solution has achieved a remarkable recognition accuracy of 98% across six distinct vibration events. These results underscore the robust performance of the proposed ISAC architecture, which will effectively safeguard the survivability of 6G IoE.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».