Rozproszone wykorzystanie zajętości widma oparte na uczeniu federacyjnym
[ 1 ] Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
EN Distributed Spectrum Occupancy Detection Based on Federated Learning
2024
artykuł naukowy / referat
polski
- detekcja zajętości widma
- dynamiczny dostęp do widma
- uczenie federacyjne
- uczenie maszynowe
- spectrum occupancy detection
- dynamic spectrum access
- federated learning
- machine learning
PL Wykrywanie zajętości widma jest kluczowym zagadnieniem umożliwiającym dynamiczny dostęp do widma. Współcześnie w celu polepszenia detekcji popularne są rozwiązania z obszaru uczenia maszynowego, w tym uczenia federacyjnego (FL). Głównym wyzwaniem w tym kontekście jest ograniczony dostęp do danych treningowych. W pracy przedstawiono podejście rozproszone FL, skupiając się na węzłach pozbawionych dostępu do danych uczących. Omówiono wyniki eksperymentu sprzętowego polegającego na wykrywaniu sygnału DVB-T.
EN Spectrum occupancy detection is a key enabler for dynamic spectrum access, where machine learning algorithms are successfully utilized for detection improvement. However, the main challenge is limited access to labeled data about users' transmission presence needed in supervised learning models. We present a distributed federated learning approach that addresses this challenge for sensors without access to learning data. The paper discusses the results of the conducted hardware experiment, where FL has been applied for DVB-T signal detection.
69 - 72
witryna wydawcy
ostateczna wersja opublikowana
w momencie opublikowania
20