Federated Learning for Spectrum Occupancy Detection

核心概念

Dynamic spectrum access requires effective spectrum occupancy detection, improved by federated learning algorithms.

摘要

I. Abstract

• Dynamic spectrum access crucial for radio communication.
• Effective spectrum occupancy detection key.
• Machine learning enhances detection.
• Federated learning used for distributed detection.

II. Introduction

• Dynamic Spectrum Access (DSA) system needed.
• Spectrum sensing crucial for occupancy detection.
• Machine learning improves detection quality.

III. Data Collection

• Measurements conducted for spectrum occupancy detection.
• Data collected for simulation using federated learning.

IV. Simulation Setup

• Data balanced for machine learning.
• Data divided into subsets for federated learning simulation.

V. Simulation Results

• Federated learning improves efficiency in spectrum occupancy detection.
• Logistic regression and neural network tested.

VI. Conclusions

• Federated learning shows potential for reliable detection.
• Further research needed for environmental impact on models.

统计

"The average efficiency of the presented federated learning algorithm was 94.51%, whereas the average efficiency of the sensors (without federated learning) was 92.74%."
"The average efficiency of the presented federated learning algorithm was 96.46%, whereas the average efficiency of the sensors (excluding federated learning) was 95.63%."
"With two broken (in the same way) sensors, the average efficiency of the presented federated learning algorithm was 96.34%, whereas the average efficiency of the sensors (excluding federated learning) was 77.79%."

引用

"Federated learning shows potential for using in spectrum occupancy detection systems."
"Using even such a simple algorithm as averaging model coefficients improves system reliability."

从中提取的关键见解

Spectrum Occupancy Detection Supported by Federated Learning

by Łuka... 在 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03617.pdf

更深入的查询

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어떤 단점이 연합 학습을 스펙트럼 감지와 같은 중요한 작업에 의존하는 데 있을 수 있을까요?

연합 학습을 스펙트럼 감지와 같은 중요한 작업에 의존하는 것은 몇 가지 잠재적인 단점을 가질 수 있습니다. 첫째, 연합 학습은 데이터를 공유하고 모델을 업데이트하는 과정에서 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 각 센서가 민감한 데이터를 공유하고 모델을 업데이트하는 과정에서 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 둘째, 연합 학습은 모델의 정확성을 보장하기 위해 많은 통신이 필요하며, 이는 대역폭을 소비하고 시스템의 효율성을 저하시킬 수 있습니다. 또한, 각 센서의 신뢰성에 따라 모델의 품질이 달라질 수 있으며, 신뢰할 수 없는 센서가 있을 경우 시스템의 신뢰성이 저하될 수 있습니다.

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