AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Sayansi ya kompyuta ya kinadharia · arXiv · 2026-10-21
CorteXforge: Utengenezaji wa Seti za Data za RF kwa Kuzingatia Matukio kwenye Majukwaa Halisi ya Majaribio
Kichwa asilia: CorteXforge: Scenario-Based RF Dataset Generation on Real Testbeds
Deep learning kwa uchambuzi wa ishara za RF inategemea datasets kubwa zilizowekewa taarifa (annotated), lakini datasets za synthetic hubadilishana uhalisia wa kimwili na udhibiti, huku vipimo vya over-the-air visivyodhibitiwa vikitoa uhalisia kwa uwezo mdogo wa kurudiwa. CorteXforge ni mfumo wa scenario-based unaozitafsiri kiotomatiki matukio ya RF ya kiwango cha juu kuwa majaribio yaliyosawazishwa kwenye SDR testbeds zinazopangika kupitia jukwaa la SLICES-RI/CorteXlab, huku ikizalisha datasets za SIGMF zilizowekewa taarifa kikamilifu zinazokamata kasoro za hardware na athari za usambazaji wa ishara. Uthibitisho kupitia uainishaji wa modulation wa otomatiki kwa kutumia ModForge, dataset ya OTA iliyotengenezwa kwa mfumo huu, ulifunua pengo la utendaji kati ya synthetic na real na kuonyesha kuwa mafunzo ya awali ya synthetic bado yana manufaa katika kukabiliana na data za OTA.