라디오 기술들을 식별하기 위한 뉴럴 네트워크

• Main Authors: CAMELO BOTERO MIGUEL HERNANDO, LATRE STEVEN, DE POORTER ELI, MOERMAN INGRID, FONTAINE JARON, SHAHID ADNAN
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 29.04.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

예시적인 실시형태들은 환경에서 채용되는 라디오 기술들 (200-203) 을 식별하기 위한 뉴럴 네트워크를 제공하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 설명하며, 상기 뉴럴 네트워크는 인코더를 갖는 오토인코더 및 분류기를 포함하고, 상기 방법은, 상기 환경의 라디오 스펙트럼을 감지하여 데이터 샘플들의 세트를 획득하는 단계, 각각의 라디오 기술에 의해 상기 데이터 샘플들의 서브세트를 라벨링하여 라벨링된 데이터 샘플들을 획득하는 단계, 라벨링되지 않은 데이터 샘플들에 의해 비감독 방식으로 상기 오토인코더를 트레이닝하는 단계, 상기 라벨링된 데이터 샘플들에 의해 감독 방식으로 상기 분류기를 트레이닝하는 단계; 및 상기 분류기의 입력에 상기 오토인코더의 인코더 네트워크의 출력을 결합함으로써 상기 뉴럴 네트워크를 제공하는 단계를 포함한다. Example embodiments describe a computer-implemented method for providing a neural network for identifying radio technologies (200-203) employed in an environment, the neural network comprising an autoencoder having an encoder, and a classifier, the method comprising the steps of sensing a radio spectrum of the environment thereby obtaining a set of data samples, labelling a subset of the data samples by a respective radio technology thereby obtaining labelled data samples, training the autoencoder in an unsupervised way by unlabelled data samples, training the classifier in a supervised way by the labelled data samples, and providing the neural network by coupling the output of an encoder network of the autoencoder to an input of the classifier.