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认知传感网中基于Transformer网络的MAC协议识别方法
1
作者
赵立
赵宏坚
+4 位作者
高智伟
王黎明
刘越
罗渝
廖勇
《电讯技术》
北大核心
2024年第10期1659-1666,共8页
媒体接入控制(Media Access Control,MAC)识别有助于优化认知无线电系统的频谱管理并提高通信质量。已有的基于深度学习的MAC协议识别方法仍存在复杂信道环境的适应性不足、长期依赖关系捕捉能力有限的问题。因此,提出基于Transformer...
媒体接入控制(Media Access Control,MAC)识别有助于优化认知无线电系统的频谱管理并提高通信质量。已有的基于深度学习的MAC协议识别方法仍存在复杂信道环境的适应性不足、长期依赖关系捕捉能力有限的问题。因此,提出基于Transformer网络的MAC协议识别方法,利用自注意力机制有效捕捉长距离依赖,通过多头注意力机制同时关注输入序列中不同部分的相关性,提升对信号特征和行为的理解。针对认知传感网的特定需求,对传统的Transformer模型结构进行了优化,包括调整模型的深度和宽度以适应信号数据的特性。自注意力机制不仅增强了模型对时间序列数据的处理能力,还通过位置编码保留序列中的位置信息,结合前馈神经网络增强模型的非线性表达能力,并通过层归一化和残差连接机制提高模型的稳定性和训练效率。实验结果表明,所提方法在复杂无线通信环境中具有显著的性能优势,在识别4种主要MAC协议时展现出超过95%的高准确率。
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关键词
认知传感网
mac协议识别
深度学习
自注意力机制
Transformer网络
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职称材料
题名
认知传感网中基于Transformer网络的MAC协议识别方法
1
作者
赵立
赵宏坚
高智伟
王黎明
刘越
罗渝
廖勇
机构
成都希盟泰克科技发展有限公司
重庆大学微电子与通信工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2024年第10期1659-1666,共8页
基金
四川省科技厅重点研发项目(2023YFG0328)。
文摘
媒体接入控制(Media Access Control,MAC)识别有助于优化认知无线电系统的频谱管理并提高通信质量。已有的基于深度学习的MAC协议识别方法仍存在复杂信道环境的适应性不足、长期依赖关系捕捉能力有限的问题。因此,提出基于Transformer网络的MAC协议识别方法,利用自注意力机制有效捕捉长距离依赖,通过多头注意力机制同时关注输入序列中不同部分的相关性,提升对信号特征和行为的理解。针对认知传感网的特定需求,对传统的Transformer模型结构进行了优化,包括调整模型的深度和宽度以适应信号数据的特性。自注意力机制不仅增强了模型对时间序列数据的处理能力,还通过位置编码保留序列中的位置信息,结合前馈神经网络增强模型的非线性表达能力,并通过层归一化和残差连接机制提高模型的稳定性和训练效率。实验结果表明,所提方法在复杂无线通信环境中具有显著的性能优势,在识别4种主要MAC协议时展现出超过95%的高准确率。
关键词
认知传感网
mac协议识别
深度学习
自注意力机制
Transformer网络
Keywords
cognitive sensor network
mac
protocol identification
deep learning
self-attention Transformer mechanism
network
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
认知传感网中基于Transformer网络的MAC协议识别方法
赵立
赵宏坚
高智伟
王黎明
刘越
罗渝
廖勇
《电讯技术》
北大核心
2024
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