In this article, we present our vision of preamble detection in a physical random access channel for next-generation (Next-G) networks using machine learning techniques. Preamble detection is performed to maintain communication and synchronization between devices of the Internet of Everything (IoE) and next-generation nodes. Considering the scalability and traffic density, Next-G networks have to deal with preambles corrupted by noise due to channel characteristics or environmental constraints. We show that when injecting 15% random noise, the detection performance degrades to 48%. We propose an informative instance-based fusion network (IIFNet) to cope with random noise and to improve detection performance, simultaneously. A novel sampling strategy for selecting informative instances from feature spaces has also been explored to improve detection performance. The proposed IIFNet is tested on a real dataset for preamble detection that was collected with the help of a reputable company (AZCOM Technology).


翻译:在本条中,我们用机器学习技术向下一代(下一代-G)网络提供实物随机访问渠道的序言探测愿景,进行序言探测是为了保持一切互联网装置和下一代节点之间的通信和同步。考虑到可缩放性和交通密度,下一代G网络必须处理由于频道特性或环境限制而因噪音而腐蚀的序言。我们表明,在注射15%随机噪音时,检测性能会降低到48%。我们同时提议建立一个信息性能基于实例的聚合网络(IIIFNet),以应对随机噪音并改进探测性能。还探索了从地貌空间选择信息实例的新型抽样战略,以提高探测性能。拟议的IFNet是在一个有声望的公司(AZCOM Technology)的帮助下收集的、用于检测序言部分的真正数据集上测试的。

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