Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
Het effect van de afstand tussen de bron en de gateway op de prestaties van een bestandsoverdracht is sterk afhankelijk van het gebruikte spreidingsfactorbeleid. Bij grotere afstanden, wanneer de spreidingsfactor toeneemt, verbeteren de prestaties van het systeem omdat hogere spreidingsfactoren robuuster zijn tegen storingen in het kanaal. Dit leidt tot een merkbare verbetering van de transmissiesucces bij elke verandering van de spreidingsfactor, terwijl binnen een bepaald bereik van afstanden, waar slechts één spreidingsfactor wordt gebruikt, de succesratio monotoon afneemt. Dit blijkt uit figuur 12.5, waar het succespercentage van de overdracht wordt weergegeven als een functie van de afstand tussen de bron en de gateway. Dit benadrukt de noodzaak van extra betrouwbaarheidssystemen, zoals rateless coding of bevestigde uplink-transmissies, om frame-erreurs te voorkomen, tenzij de bron zich heel dicht bij de gateway bevindt.
De rol van energieverbruik wordt verder belicht in figuur 12.6, waar het gemiddelde energieverbruik wordt geanalyseerd als functie van de afstand tussen de bron en de gateway. De resultaten tonen aan dat het energieverbruik toeneemt met de afstand, wat verklaard kan worden door het afnemen van de transmissiesuccesratio binnen het bereik van een enkele spreidingsfactor. Wanneer een spreidingsfactor switch optreedt, zou men verwachten dat het energieverbruik afneemt, maar in werkelijkheid wordt het energieverbruik niet significant lager op die momenten. Dit komt doordat een hogere spreidingsfactor de duur van het frame bijna verdubbelt, wat de energiebehoefte verhoogt, hoewel het succespercentage minder dan verdubbelt.
Wat de invloed van de blokgrootte betreft, het aantal datablokken (k) heeft een aanzienlijke invloed op het energieverbruik. Dit komt doordat een verandering in de waarde van k de grootte van het datablok wijzigt, wat vervolgens de frameduur, de kans op botsingen en de kans op succes beïnvloedt. Fig. 12.8 illustreert dat er een optimaal k bestaat voor minimale energieconsumptie. Het energieverbruik is niet lineair afhankelijk van k: bij kleinere k worden de datablokken groter, wat leidt tot grotere frames die gevoeliger zijn voor storingen. Bij grotere k worden de frames korter, wat de kans op succesvolle transmissie verhoogt, maar tegelijkertijd verhoogt dit het energieverbruik per verzonden byte doordat de overhead groter wordt.
Het verschil in energieverbruik tussen rateless coding en bevestigde uplink-transmissies wordt verder onderzocht in figuur 12.7. Het blijkt dat rateless coding altijd minder energie verbruikt dan bevestigde uplink-transmissies, vooral bij korte afstanden. Dit komt doordat bevestigde uplink extra energie vereist voor het ontvangen van bevestigingen (ACKs) voor elk dataframe, wat bij rateless coding slechts eenmaal per bestand nodig is. Dit verschil in energieverbruik wordt het grootst wanneer de bron dicht bij de gateway ligt, aangezien de extra energie voor het ontvangen van ACKs constant is, maar het aantal benodigde transmissies afhangt van de afstand.
Bij het vergelijken van energieverbruik en succesratio is het belangrijk om te begrijpen dat een balans moet worden gevonden tussen een hoge succesratio en het minimaliseren van het energieverbruik per byte. Het afstemmen van k is cruciaal voor het optimaliseren van deze balans, waarbij de keuze van k niet alleen de transmissiesuccesratio, maar ook de energie-efficiëntie beïnvloedt.
Verder is de invloed van de grootte van de gegevensblokken (k) op het decoding overhead niet te verwaarlozen. Kleinere waarden van k leiden tot een grotere decoding overhead, wat resulteert in een verhoogd energieverbruik door de extra transmissies die nodig zijn om het bestand correct te decoderen. Figuur 12.10 laat zien dat het decoding overhead afneemt met grotere k, wat gunstig is voor het minimaliseren van het energieverbruik. Voor grotere veldmaten (GF(q)) wordt het effect van k op het decoding overhead minder significant.
Samenvattend kan worden gesteld dat het energieverbruik van rateless-coded bestandsoverdracht afhankelijk is van drie belangrijke factoren: de gevoeligheid voor interferentie (wat verbetert met toenemende k), het energieverbruik per verzonden byte (wat minder efficiënt wordt bij kleinere k), en de decoding overhead (wat groter wordt bij kleinere k). Het is essentieel voor de ontwerper van langeafstand IoT-netwerken om deze drie aspecten in overweging te nemen bij het kiezen van de optimale waarde van k voor het beoogde netwerkdoel.
Hoe de Zak-transformatie en de Crystallisatievoorwaarde de DDE-systemen Vormgeven
In de wereld van communicatie via vertraagde en Doppler-verplaatste signalen, zijn de concepten van vertraging (τ) en Doppler (ν) fundamenteel voor het begrijpen van de dynamiek van het kanaal. In het bijzonder, wanneer een enkel datasymbool de interactie aangaat met niet alleen de fundamentele puls, maar ook met oneindige replica’s daarvan, komt er een complexe vorm van convolutie in beeld. Dit fenomeen is essentieel om te begrijpen hoe signalen zich gedragen in de zogenaamde Delay-Doppler (DD)-domeinen, vooral wanneer de replica's van een puls zich verplaatsen in het kanaal.
Wanneer we ons richten op de predictie en stabiliteit van een systeem, is het cruciaal dat de replica’s van een puls minimaal een bepaalde afstand uit elkaar liggen. Deze afstand wordt bepaald door de parameters τp en νp, die respectievelijk de vertraging en Doppler-verschillen tussen de replica’s reguleren. De Crystallisatievoorwaarde stelt dat deze replica’s niet mogen overlappen, wat betekent dat de verschuiving van de pulse in zowel de tijds- als de frequentiedomeinen geen interferentie mag veroorzaken met de aliasen van andere pulsen. De zgn. "blauwe patroon" mag dus niet overlappen met het "rode patroon", zoals geïllustreerd in figuur 6.9 van het originele werk. Dit zorgt ervoor dat het kanaalsignaal voorspelbaar blijft en niet in de war raakt door ongewenste interferentie.
Wat deze situatie nog complexer maakt, is dat het transformeren van deze signalen in de DD-domeinen een twisting-geometrische verschuiving inhoudt. Dit wordt mogelijk gemaakt door de Zak-transformatie (Zak transform), die essentieel is voor het werken met twisted convolutions in DD-systemen. De Zak-transformatie is een hulpmiddel waarmee de complexe interactie tussen vertraging en Doppler kan worden geanalyseerd en gevisualiseerd. Het vormt de basis voor de werking van het Zak-gebaseerde OTFS-systeem (Orthogonal Time Frequency Space), dat een geavanceerde aanpak biedt voor draadloze communicatie.
In een enkel pad kanaal, met een vertraging τ1 en Doppler ν1, leidt de Zak-transformatie tot een verschuiving van het input-signaal naar een output die zowel in vertraging als in Doppler wordt verschoven. Dit effect wordt beschreven door de vergelijking:
De geometrische verschuiving die hier beschreven wordt, geeft inzicht in hoe signalen zich verplaatsen en hoe dit kan worden beïnvloed door de verschillende parameters die de vertraging en Doppler definiëren.
Zak-gebaseerde OTFS kan worden beschouwd als een hybride van Tijd-Domein Multiplexing (TDM) en Frequentie-Domein Multiplexing (FDM). Door de parameter τp naar oneindig te brengen, krijgen we enkel een impuls in het tijdsdomein, wat een typisch TDM-systeem is. Evenzo, door de parameter νp naar oneindig te brengen, krijgen we slechts één impuls in het frequentiedomein, wat een FDM-systeem weerspiegelt. Dit toont de kracht en flexibiliteit van het Zak-gebaseerde OTFS, waarbij de keuze van τp en νp bepalend is voor de snelheid van het systeem en de mate van interferentie.
De basisprincipes van Zak-transformatie worden verder verduidelijkt door het onderscheid tussen de continue en discrete vormen van de transformatie. De continue Zak-transformatie wordt gedefinieerd voor continue tijdssignalen en heeft als resultaat een 2D-representatie die zowel de vertraging als de Doppler omvat. Dit kan wiskundig worden uitgedrukt als:
Voor discretetijdsignalen wordt de discrete Zak-transformatie (DZT) gebruikt, wat een manier is om tijdsignalen te representeren in een 2D rooster van vertraging en Doppler. De DZT is een variatie van de klassieke Fourier-transformatie, waarbij het signaal wordt gepresenteerd in een rooster met discrete vertraging en Doppler-bins. Het gebruik van de DZT is cruciaal voor de implementatie van OTFS, vooral bij systemen met beperkte tijds- en frequentiebandbreedtes.
Een belangrijke eigenschap van de DZT is zijn lineariteit. Dit betekent dat lineaire combinaties van signalen zich evenredig zullen vertalen in de DZT. Dit is nuttig voor het manipuleren van meerdere signalen binnen hetzelfde systeem zonder hun onderlinge interacties te verstoren. Verder is de DZT periodiek langs de Doppler-as, wat impliceert dat verschuivingen in het Doppler-spectrum van het signaal eenvoudig kunnen worden gemodelleerd door verschuivingen in de DZT. Dit wordt bijvoorbeeld geïllustreerd door de Doppler-verschijning die leidt tot een verschuiving langs de Doppler-as, wat ook periodiek is met een periode van νp.
Wat betreft de praktische implementatie van de Zak-transformatie, wordt de Inverse Discrete Zak Transformatie (IDZT) gebruikt om het signaal weer om te zetten naar het oorspronkelijke tijd-domein. Dit maakt het mogelijk om het verwerkte signaal weer in zijn oorspronkelijke vorm te herstellen, wat van groot belang is voor het verkrijgen van de uiteindelijke communicatie-output.
Het Zak-gebaseerde OTFS-systeem biedt dus een krachtig hulpmiddel voor het modelleren en begrijpen van communicatie in de vertraging-Doppler-domeinen. Het stelt ons in staat om signalen te verwerken met hoge precisie en voorspelbaarheid, zelfs in complexere omgevingen zoals die met meerdere pad- of frequentiemechanismen.
Hoe Effectief Adversarial Training de Robuustheid van Geoptimaliseerde Modellen Verbetert
In de recente ontwikkelingen op het gebied van deep learning (DL) is de vraag naar robuustheid van modellen in de aanwezigheid van vijandige aanvallen steeds urgenter geworden. Dit geldt vooral voor toepassingen zoals modulatieherkenning in draadloze communicatie, waar zelfs kleine veranderingen in het signaal tot een aanzienlijke prestatievermindering kunnen leiden. Dit hoofdstuk onderzoekt de robuustheid van geoptimaliseerde modellen tegen vijandige aanvallen, en hoe adversarial training kan worden gebruikt om de weerbaarheid van deze modellen te verbeteren.
De evaluatie van de robuustheid van geoptimaliseerde modellen wordt vaak uitgevoerd door middel van vijf veelgebruikte white-box vijandige aanvallen: de fast-gradient methode (FGM), de fast-gradient sign methode (FGSM), de projected gradient descent methode (PGDM), de deepfool en de universele vijandige verstoring (UAP). Deze aanvallen genereren vijandige voorbeelden door de input van het model te verstoren op manieren die de prestaties van het model maximaliseren zonder grote veranderingen in het signaal te veroorzaken. Elk van deze methoden heeft een eigen strategie voor het genereren van deze verstoringen, maar ze delen het gemeenschappelijke doel om het model te misleiden door de invoer op subtiele manieren aan te passen.
De fast-gradient methode (FGM) werkt door de gradiënt van de verliesfunctie van het model ten opzichte van het invoersignaal te berekenen. Vervolgens wordt de invoer aangepast in de richting van de gradiënt, met als doel de verliesfunctie te maximaliseren, terwijl de verandering aan de invoer minimaal blijft. Dit kan worden geformuleerd als een geoptimaliseerd probleem waarbij de wijziging aan de invoer wordt beperkt door een drempelwaarde (ε). De FGSM is een variant van FGM die gebruik maakt van de L∞ norm in plaats van de L2 norm, wat het computationeel efficiënter maakt voor snelle aanvallen.
De PGDM (projected gradient descent methode) is een iteratieve uitbreiding van de FGSM, waarbij de aanpassing aan de invoer op meerdere stappen wordt uitgevoerd, waardoor de verstoring steeds verfijnder wordt. In elke iteratie wordt de invoer verder aangepast in de richting die de verliesfunctie maximaliseert, met de voorwaarde dat de verandering binnen een bepaalde drempel blijft. Deze methode is krachtiger dan de enkelvoudige stappenmethoden, maar vereist meer rekentijd en middelen.
De deepfool aanval is gebaseerd op het idee dat de minimale verstoring die nodig is om een invoer verkeerd te classificeren, de orthogonale projectie van de invoer op de beslissingsgrens van het model is. Dit maakt deepfool tot een iteratieve aanval die zich richt op het minimaliseren van de benodigde verstoring voor misclassificatie.
De UAP (universele vijandige verstoring) is een bijzondere aanval die het mogelijk maakt om verstoringen te genereren die niet afhankelijk zijn van het specifieke model. Deze verstoringen zijn universeel en kunnen op verschillende modellen hetzelfde effect hebben. UAP maakt gebruik van technieken zoals hoofcomponentenanalyse (PCA) om verstoringen te creëren die niet afhankelijk zijn van de invoer, maar universeel toepasbaar zijn op verschillende invoeren.
Het concept van adversarial training is een belangrijk middel om de robuustheid van modellen tegen deze aanvallen te verbeteren. Bij adversarial training worden vijandige voorbeelden toegevoegd aan de trainingsdata, zodat het model leert om zowel schone als vijandige invoeren correct te classificeren. Dit wordt bereikt door de verliesfunctie van het model te minimaliseren, terwijl de invoer opzettelijk wordt verstoord om het model robuuster te maken tegen aanvallen. Tijdens het proces wordt het model blootgesteld aan zowel schone als vijandige voorbeelden, die worden gegenereerd door de verschillende aanvallen, zoals FGM, FGSM, PGDM en UAP.
Er zijn verschillende benaderingen om de kosten van adversarial training te minimaliseren. Het trainen met enkelvoudige aanvallen, zoals FGSM, kan minder rekenintensief zijn dan het gebruik van iteratieve aanvallen zoals PGDM, maar de combinatie van meerdere soorten aanvallen kan de algehele robuustheid van het model verbeteren. Door adversarial training te combineren met technieken zoals het bevriezen van de gewichten van de eerste lagen van het model, kan de rekentijd verder worden verminderd. Dit maakt het mogelijk om adversarial training lokaal op edge-apparaten uit te voeren, wat de privacy en veiligheid van draadloze toepassingen kan verbeteren.
Bij de evaluatie van de prestaties van adversarially getrainde modellen zijn er twee belangrijke kwantiteiten die vaak worden gebruikt: de perturbatie-naar-ruisverhouding (PNR) en de perturbatie-naar-signaalverhouding (PSR). De PNR geeft de verhouding weer tussen de kracht van de verstoring en de kracht van de ruis, terwijl de PSR de verhouding tussen de verstoring en het signaal zelf weergeeft. Beide maten helpen bij het kwantificeren van de effectiviteit van de adversarial training in termen van zowel robuustheid als signaalintegriteit.
De prestaties van modellen die zijn getraind met adversarial training kunnen worden geëvalueerd door ze te testen met vijandige voorbeelden die zijn gegenereerd door de bovengenoemde aanvallen. In experimenten wordt vaak een SNR (signaal-ruisverhouding) van 10 dB gebruikt als een gestandaardiseerde testomstandigheden. De resultaten van deze evaluaties geven waardevolle inzichten in de effectiviteit van de adversarial training en het vermogen van het model om weerstand te bieden tegen verschillende soorten aanvallen.
Het is belangrijk te realiseren dat adversarial training niet alleen een technische uitdaging is op het gebied van modeloptimalisatie, maar ook praktische implicaties heeft voor de implementatie van veilige en robuuste modellen in echte draadloze communicatiesystemen. Het balanceren van de rekenintensiteit van adversarial training en de gewenste robuustheid is een voortdurend proces, waarbij verschillende aanvallen en trainingsstrategieën gecombineerd moeten worden om de best mogelijke prestaties te bereiken.
Hoe kunnen diepe leermodellen robuust worden gemaakt tegen adversarial aanvallen bij draadloze communicatie?
Adversarial aanvallen vormen een ernstige bedreiging voor diepe leermodellen (DL) die worden ingezet in draadloze communicatiesystemen. Bij een signaal-ruisverhouding (SNR) van 10 dB laten onderzoeken zien dat modellen die zijn geoptimaliseerd met kennisdistillatie (KD) aanzienlijk beter presteren tegen aanvallen zoals Fast Gradient Method (FGM), Fast Gradient Sign Method (FGSM) en Projected Gradient Descent Method (PGDM). Met name de gedistilleerde modellen (.f adv D) en gedistilleerd-pruned (.f adv P) modellen behouden een hogere nauwkeurigheid dan standaardmodellen (.f adv S), vooral bij hoge Power-to-Noise Ratio (PNR) waarden. Dit wijst erop dat kennisdistillatie niet alleen een lichtere modelarchitectuur mogelijk maakt, maar ook de robuustheid tegen adversarial aanvallen versterkt zonder aanzienlijke verliezen in performantie.
Interessant is dat een gecombineerde adversarial training, waarbij zowel single-step aanvallen (zoals FGSM) als iteratieve aanvallen (zoals PGDM) worden toegepast, efficiënt is gebleken. Deze gecombineerde aanpak zorgt voor een robuustheid die ook onvoorziene aanvallen dekt, waaronder FGM, Deepfool en Universal Adversarial Perturbations (UAP), zonder dat deze specifieke aanvallen expliciet tijdens de training worden betrokken. Dit betekent dat een evenwichtige en veelzijdige trainingsmethode de veerkracht van DL-modellen aanzienlijk verhoogt zonder de rekenkosten exponentieel te verhogen.
Bij de beoordeling van de prestaties op schone, niet-aangevallen data, is het cruciaal te beseffen dat adversarial training doorgaans leidt tot een daling in de classificatienauwkeurigheid. Deze reductie beïnvloedt direct de betrouwbaarheid van het model bij het classificeren van zuivere signalen. Toch tonen de resultaten aan dat gedistilleerde en gedistilleerd-pruned modellen deze daling minder ondervinden dan standaardmodellen, wat een bijkomend voordeel is van kennisdistillatie. Het vermogen om robuuste kenmerken te leren zonder significante afname in nauwkeurigheid op schone data bevestigt dat deze technieken waardevol zijn voor praktische toepassingen waar zowel veiligheid als precisie essentieel zijn.
In het domein van draadloze communicatie is het toewijzen van zendvermogen cruciaal voor zowel systeemprestaties als energie-efficiëntie. DL-modellen zijn ingezet om de complexe optimalisatieproblemen rond zendvermogen aan te pakken, met een aanzienlijke vermindering in rekencomplexiteit vergeleken met traditionele methoden. Desondanks maken adversarial aanvallen ook deze toepassingen kwetsbaar. Specifiek voor DL-gebaseerde downlink vermogensallocatie in massieve MIMO-systemen kan een aanvaller, met kennis van het model en gebruikersapparaatposities (white-box scenario), kleine maar weloverwogen verstoringen aan de invoer toevoegen. Deze perturbaties, begrensd in grootte door een L∞-norm, kunnen ertoe leiden dat het model onrealistische, niet-toelaatbare zendvermogens toewijst die de systeembeperkingen overschrijden. Dit ondermijnt de betrouwbaarheid en veiligheid van het netwerk.
Het genereren van dergelijke adversarial voorbeelden gebeurt via het maximaliseren van de verliesfunctie van het model onder een perturbatiebeperking, wat een niet-triviaal optimalisatieprobleem is. Omdat exacte oplossingen vaak onpraktisch zijn, worden efficiënte suboptimale methoden gebruikt, vooral gradient-based technieken met L∞-norm beperkingen, waarbij de maximale verstoring op elke inputdimensie wordt begrensd. Deze benadering reflecteert het doel om binnen de fysieke grenzen van de systeemparameters te blijven terwijl het model wordt misleid.
Belangrijk is om te begrijpen dat het voorkomen van dergelijke aanvallen niet alleen om modelarchitectuur draait, maar ook om de wijze waarop modellen worden getraind en getest. Het combineren van kennisdistillatie, gestructureerde pruning en een gedegen adversarial training kan een synergetisch effect hebben op de robuustheid. Verder vereist het aanpakken van regressieproblemen, zoals vermogensallocatie, specifieke aandacht, omdat het effect van perturbaties op continue outputs subtieler is dan bij classificatie. Daarom is het noodzakelijk dat de lezer inzicht ontwikkelt in hoe adversarial voorbeelden de feitelijke systeemprestaties kunnen beïnvloeden, en hoe realistische beperkingen van het domein (zoals maximale zendvermogens) kunnen worden ingebouwd in het leerproces om de veiligheid en betrouwbaarheid te waarborgen.
De robuustheid van DL-modellen in draadloze systemen is een dynamisch veld dat voortdurende aandacht vereist voor nieuwe aanvalsvectoren en verdedigingsstrategieën. Het minimaliseren van prestatieverlies op schone data terwijl robuustheid wordt gemaximaliseerd, blijft een delicate balans die cruciaal is voor het succes van DL in real-world toepassingen. Het is van belang dat lezers zich bewust zijn van de complexiteit achter de adversarial voorbeelden en de technische nuances van de trainingsmethoden, zodat zij niet alleen het theoretische concept begrijpen, maar ook de praktische implicaties en beperkingen.
Hoe Donald Trump Taal Gebruikt voor Groepen en Het Gebruik van de "the-Plural"
Hoe werd de vervalste cheque ontdekt? Het verhaal van de gekke detective en de gevaarlijke misdaad
Wat als je uiterlijk je vervreemdt van de wereld?
Waarom verdwalen mensen in de zoektocht naar goud en avontuur?