基于单像素图像与射频信号的 split learning 用于毫米波接收功率预测
网络与互联网体系结构
2019-11-06 v1 信号处理
摘要
针对毫米波（mmWave）射频（RF）信号的接收功率预测，我们提出一种多模态 split learning（SL）框架，其集成了由物理分离实体观测到的 RF 接收信号功率与深度图像。为提升通信效率同时保护数据隐私，我们提出一种压缩通信载荷（即图像）的 SL 神经网络架构。与仅利用 RF 信号的基线相比，数值结果表明，仅将单像素图像与 RF 信号相结合的 SL 在最大化通信效率与隐私保障的同时实现了更高的预测精度。
引用
@article{arxiv.1911.01682,
title = {One Pixel Image and RF Signal Based Split Learning for mmWave Received Power Prediction},
author = {Yusuke Koda and Jihong Park and Mehdi Bennis and Koji Yamamoto and Takayuki Nishio and Masahiro Morikura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.01682},
year = {2019}
}
备注
3 pages, Accepted in ACM CoNEXT 2019 Poster Session