Seminarium "Kompetencje przyszłości: Transformacja cyfrowa"

W ramach seminarium "Kompetencje przyszłości: Transformacja cyfrowa" serdecznie zapraszamy na odczyt, który wygłosi dr Janusz Przewocki:

Rozpoznawanie modulacji za pomocą topologicznej analizy danych

Odczyt odbędzie się 20 kwietnia 2023 r. o godz. 10:15 w sali 2.16 Instytutu Informatyki.

Abstrakt: W trakcie referatu przedstawiamy nasze wyniki zastosowania metod topologicznych do klasycznego problemu rozpoznawania modulacji. Używamy narzędzi z rozwijającej się dziedziny topologicznej analizy danych, czyli homologii persystentnych, w połączeniu z klasycznymi algorytmami  uczenia maszynowego w celu rozróżnienia pomiędzy sygnałami o  różnorodnych typach modulacji.

Podstawową ideą topologicznej analizy danych jest „rozpoznanie kształtu danych”, co można wykorzystać, na przykład, do obliczenia liczby cykli lub składowych spójności. Próbkowane sygnały w zależności od rodzaju modulacji mają a specyficzną reprezentację geometryczną, skąd wynika, iż narzędzia topologiczne znajdują tutaj naturalne zastosowane.

Uczenia i ewaluacji modelu wykorzystaliśmy Deepsig Dataset RADIO-ML 2018.01A, który był używany do uczenia głębokiego  w pracy "Over-the-air deep learning based radio signal classification" z roku 2017 opublikowanej w IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing.