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blockchain-aided decentralized Collaborative Automatic Modulation Classification for Next-Generation Wireless Networks 14

Blockchain-aided Decentralized Collaborative Automatic Modul...

引用

14th International Conference on Information and Communication Technology Convergence, ICTC 2023

作者： Zainudin, Ahmad Alief, Revin Naufal Adi Paramartha Putra, Made Akter, Rubina Lee, Jae-Min Kim, Dong-Seong Kumoh National Institute of Technology Department of Electronic Engineering Gumi39177 Korea Republic of Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Department of Electrical Engineering Surabaya Indonesia Kumoh National Institute of Technology Department of It Convergence Engineering Gumi39177 Korea Republic of Kumoh National Institute of Technology Ict Convergence Research Center Gumi39177 Korea Republic of

ISBN: (纸本)9798350313277

Automatic modulation classification (AMC) is essential to dynamic spectrum access in B5G and 6G networks for refarming the spectrum resources. However, the recent deep learning (DL)-based AMC framework has communication overhead, requires more computing resources, and poses security issues. Next-generation wireless networks allow distributed collaborative scenarios to provide ultra-reliable and low-latency communications (URLLC) services. This study proposes a blockchain-assisted decentralized collaborative AMC framework with a lightweight convolution neural network (CNN) model. The proposed system utilizes the federated learning (FL) technique to enable a privacy-preserving scheme by performing local training on edge and collaboratively producing a reliable model. A blockchain-based decentralized aggregation technique is implemented, using the Interplanetary File System (IPFS) as off-chain distributed storage for local and global models. This framework applied an improved accuracy-aware client selection mechanism (iACSM) to enhance the model performance and reduce communication overhead by selecting high-reputation authorized clients. Moreover, an ERC-20 token-based incentive mechanism has been developed to incentivize high-reputation selected clients. The proposed model measurement achieves high accuracy AMC with a low-complexity model structure in a trust-based decentralized learning scenario for constrained-resource wireless devices. © 2023 IEEE.

关键词： automatic modulation classification (AMC) blockchain-based decentralized aggregation client selection federated learning (FL) incentive mechanism lightweight convolutional neural network (CNN)

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