無線通信向けディープラーニング

概要

次世代の無線システムは、さまざまな干渉がシステム全体の課題を増大させる過酷な環境下で動作する必要があります。無線受信機は、効率的なスペクトル管理を必要とするシステムでさまざまな用途に使用されます。このセッションでは、さまざまな無線通信システムにディープラーニングと機械学習ネットワークの技術を適用する方法を紹介します。

機械学習とディープラーニングのワークフロー間のトレードオフについて見ていきます。また、市販のソフトウェア定義無線機やレーダーからデータの収集とラベル付けを実行し、分類器を学習させ、テストする方法についても解説します。私たちは、ネットワークを学習させるためのデータ合成、特に分類結果を向上させるための通信ベースバンド I/Q 信号の効率的な活用方法に焦点を当てます。

ハイライト

波形変調識別、RFフィンガープリンティング、5G チャネル推定など、複数のアプリケーション例を用いて、これらの概念やワークフローを実演します。

ベースバンド信号における機械学習とディープラーニング技術のトレードオフを理解します。

ベースバンドデータを前処理してラベル付けします。

ネットワーク学習用にデータを合成します。

講演者について

Houman Zarrinkoub 博士は、MathWorks の無線通信担当プリンシパル・プロダクト・マネージャーです。MathWorks での 20 年間の在職期間中に開発マネージャーを務めたほか、数々の信号処理/通信ソフトウェア ツールを担当してきました。MathWorks 以前は、Nortel Networks の無線グループでモバイル/音声コーディング技術の研究員として従事していました。信号処理アプリケーションのコンピューター シミュレーションに関連する分野で複数の特許を取得しています。また、Houman は『Understanding LTE with MATLAB: From Mathematical Modeling to Simulation and Prototyping』の著者でもあります。カナダのマギル大学で電気工学の学士号を取得し、ケベック大学で電気通信の修士号と博士号を取得しています。

Florent Busnoult は、信号処理と無線通信製品に注力する MathWorks のシニア アプリケーション エンジニアです。フランスの Telecom Bretagne で電気通信工学の修士号を取得しています。