AI可能会更好地检测雷达信号 促进频谱共享

发布时间:2020-04-22 14:33:38 【来源:

当度假者在海滨分时度假中购买股份时,他们会预先确定谁在何时使用该物业。美国国家标准技术研究院(NIST)正在帮助联邦通信委员会(FCC)制定一项类似计划,以解决商业无线提供商和美国海军试图共享所需的150兆赫(MHz)宽的射频部分的问题。 (RF)频谱进行通讯。

NIST的研究人员在一份新论文中证明,深度学习算法(一种人工智能形式)明显优于通常使用的,不太复杂的检测海上雷达何时运行的方法。改进的雷达检测功能将使商业用户能够知道何时必须产生所谓的3.5 GHz(3.5 GHz)频段。

2015年,FCC通过了《公民宽带无线电服务(CBRS)规则》,以允许商业LTE(长期演进)无线设备供应商和服务提供商在雷达操作不需要时使用3.5 GHz频段。

AT&T,谷歌,诺基亚,高通,索尼和Verizon等公司一直渴望进入该频段(3550和3700 MHz之间),因为它将扩展产品市场并在各种环境中为最终用户提供更好的覆盖范围和更高的数据速率速度传统上服务薄弱的地方。

NIST帮助制定了10个标准规范,使服务提供商和其他潜在用户可以在FCC规定下在3.5 GHz频段内运行,同时确保海军可以成功共享该频段而不会受到RF干扰。这些标准规范,包括用于保护军事在职用户的算法,已于2018年2月由CBRS的公私标准机构无线创新论坛频谱共享委员会(WINNF SSC)批准。但是,目前尚无官方标准来确定军方何时使用该乐队。这项新研究发表在《IEEE认知通信与网络交易》杂志上,代表了NIST为实现该目标所做的最新研究。

在当前的实践中,使用自动探测器识别海上船舶的雷达信号,该探测器寻找电磁频谱中的能量上升。NIST频谱共享支持项目负责人Michael Souryal说:“但是,这些能量检测器的鉴别能力不足以始终如一地正确处理,有时会使其他RF信号混淆为雷达,或者完全失去雷达信号。”

Souryal和他的同事们转向了人工智能(AI)寻求潜在的解决方案。八种深度学习算法-从预先存在的数据中学习的软件系统-经过培训可以识别近15,000个60秒长的频谱图(随时间变化的雷达信号的可视化表示)集合中的海上雷达信号。这些频谱图是2016年在美国加利福尼亚州圣地亚哥和弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩附近的海军基地记录的,用于国家高级频谱和通信测试网络(NASCTN)。

训练后,将深度学习算法与能量探测器进行对比,以了解哪种算法在识别和分类与用于教育AI探测器的光谱图不同的一组光谱图中表现最佳。

Souryal说:“我们发现三种深度学习算法的性能明显优于能量检测器。”

最佳的深度学习算法和频谱图集合用于开发3.5 GHz频段“占用统计数据”,该数据集描述了该频段何时可用以及持续了多长时间。

现在NIST的研究人员已经验证了深度学习算法的使用,他们计划通过使用更高分辨率,更详细的雷达数据训练AI检测器来继续改进AI检测器,他们认为这将带来更好的性能。

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