ACM通信

多态的无线接收器

今天的无线技术很大程度上是基于不灵活的设计，这使得它们效率低下，容易受到各种无线攻击。为了解决这个关键问题，无线接收器将需要(i)动态推断发射机当前使用的物理层参数;如果需要，(ii)改变他们的硬件和软件结构来解调传入波形。本文主要介绍PolymoRF，一种基于深度学习的多态接收器，能够根据推断出的波形参数实时重新配置自身。我们的关键技术创新是(i)一种新的嵌入式深度学习架构，称为RFNet，这使关键波形推理问题的解决，和(ii)集成的通用硬件/软件架构RFNet具有无线电组件和信号处理。我们的原型PolymoRF在一个自定义软件定义的无线电平台上通过大量的空中实验显示PolymoRF在完全知识的87%内实现吞吐量甲骨文系统，从而首次证明了多态接收机是可行的。

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1.简介

据预测，很快将有超过500亿台移动设备连接到互联网上，这将创造出世界上有史以来最大的网络。^3.然而，直到最近，业界才开始认识到，将数十亿台设备挤进极小的频谱部分，将不可避免地产生破坏性的干扰水平。虽然米托拉和马奎尔早在20年前就提出了“认知无线电”的概念，⁸今天的商业无线设备仍然使用像Wi-Fi和蓝牙这样的不灵活的无线标准，因此，距离真正的实时可重构仍然很远。举个例子说明频谱不灵活性问题的严重性，DARPA最近投资启动了频谱协作挑战(SC2)，其目标是设计频谱访问方案，“在任何环境下与任何网络最佳共享频谱，无需事先了解，利用机器学习技术。”²⁵

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