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Classification of 5G Spectrum Sensing Signals Based on Visual language models 15

Classification of 5G Spectrum Sensing Signals Based on Visua...

引用

15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, ICCCNT 2024

作者： Mohan, Bhuma Chandra Challa, Naga Raju Babu, M. Lenin Bapatla Engineering College Department of Ece Bapatla India

ISBN: (纸本)9798350370249

The availability of spectrum for wireless communication has become a precious and costly resource in recent times due to the congestion of the spectrum with multiple applications. Hence, spectrum sensing can facilitate the optimal utilization of the spectrum paving the way for reliable communication. In this work, a spectrum sensing algorithm using a deep learning approach is presented. In recent times, deeper architectures trained on massive datasets are available and suitable for various scenarios such as image classification, object detection, image segmentation, and visual question and answer. Received signals are usually contaminated with noise and it is difficult to differentiate between the signals and noise at low SNRs. One-dimensional data is converted to two-dimensional images (spectrograms) and the image embeddings are obtained from the deeper architectures. The spectrum sensing problem is mapped as an image classification problem in this scenario. The deeper architectures used in this paper are contrastive language image Pre-trained models. The problem of identifying whether the received is a signal or noise is treated as a binary classification problem. Suitable metrics i.e., classification accuracy, precision, recall, and F1 score are used for assessing the proposed algorithm. Cross-validations are also carried out to ensure the robustness of the proposed model. Even at low SNRs of -20 dB a classification accuracy of well above 84% is obtained on the Filter Bank Multi Carrier 5G data set. © 2024 IEEE.

关键词： 5G data set contrastive language image model Filter Bank Multi-Carrier Signal-to-Noise Spectrum Sensing

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