text: （译）利用GNU Radio产生无线电机器学习数据集
  1.Motivation &Background 在过去的十年中，机器学习的发展非常迅速，这有几个主要原因。
  不幸的是，最近的许多工作中都缺少无线电信号处理功能，但是目前机器学习的最新进展在无线电领域的应用潜力巨大。
  1.1早期方法
  网络损失函数的关键概念（例如均方误差（MSE），以及使用梯度反向传播来调整感知器中的神经网络权重）已经存在了40多年了，那么为什么现在情况突然变得如此不同？
  1.2目前发展
  计算方面的进步包括广泛使用的CUDA（Nvidia，2007）和CUDNN（Chetlur等人，2014）GPU加速器语言工具，诸如Keras（Chollet，2015），Theano（Bergstra等人，2010），TensorFlow（ Abadi等人，2015年），Caffe（Jia等人，2014年）和Torch（Collobert等人，2002年）都提供了学习原语，例程和自动梯度计算的集合，用于使用新颖的体系结构和数据集进行训练。
  1.3与其他机器学习领域的差异
  由于通常将通信系统设计为在容量极限附近工作，因此信息位非常密集地打包，通常使用一组相对简单的基本函数或编码，但是由于容量的优化是常态，因此没有提供很多固有的冗余或上下文。
  无线系统中的信道效应是一个冗长的话题，涉及一系列几乎无休止的现象，这些现象在各种传播环境中都会发生并对信号产生“有趣”的影响。
  几乎所有空中系统中的实际存在的影响包括：
  由于异步流量和协议调度以及未知的传播延迟，信号到达时间随机。
  独立无线电系统中自由运行的采样时钟，导致随机符号率错误。
  由于自由运行的时钟，振荡器以及各种模拟前端，反射器和其他传播介质的未知相位延迟导致的随机载波相位和频率误差。
  由于传播多径干扰，反射器和其他影响而引起的非脉冲延迟扩展
  由发射器，反射器和/或接收器的运动引起的多普勒偏移
  这些影响中的某些在其他领域具有等效性，有些则没有，而其他具有等效性-但有很大的区别。
  通信系统中常用的复杂基带表示形式存在相当大的差异。
  多径和均衡是另一个主要问题。
  由于大多数无线系统中都存在这些常见的随时间变化的随机信道效应，因此我们会尽力解决这些效应并将其包含在数据集中，并在可能的情况下确保我们正在解决每个问题的实际情形。
  2. 构建数据集 GNU Radio（Blossom，2004年）提供了许多工具，可以在已经内置的该字段中构建健壮的数据集。
  在较高的层次上，我们只需在GNU Radio中将这些逻辑模块串在一起就可以创建我们的数据集。
  2.1源字母
  2.2信号调制
  对于PSK，QAM和PAM，我们使用gr-mapper（O'Shea，2014）OOT模块实现发射器，该模块具有多种星座，然后插入内插有限冲激响应（FIR）根升余弦（RRC）滤波器，以实现 每个符号速率所需的样本，如图2所示。
  对于GFSK，CPFSK，FM，AM和AMSSB是从主线GNU Radio实现中使用的GNU Radio层次模块。
  2.3信道仿真
  对于信道仿真，我们使用GNU Radio动态信道模型分层模块。
  这些参数在其他地方有详细文档介绍，简言之，包括：
  中心频率偏移（CFO）型号：一种数字振荡器和混频器，它以Hz的频率将输入信号混频，其中该值是截断的随机游走过程，用于模拟载波频率的偏移/漂移。
  选择性衰落模型：如在GNU Radio中实施的那样，实现具有随机相位噪声的正弦波叠加方法，带有随机时变通道响应抽头，用于模拟传入数据集上的Rician和Rayleigh衰落过程。
  噪声模型（AWGN）：基本的GNU Radio加性高斯白噪声模型，该模型在特定的接收器处引入了热噪声模拟。
  2.4 归一化数据
  2.5 封装数据
  我们从每个仿真的输出流中随机采样时间段，并将其存储在输出向量中。
  由于通常在复数基带表示中考虑无线电域操作，当前不适用于ML工具箱（例如Theano和Tensorflow）中的许多操作。
  3. 信号分类 调制分类是无线电通信中的经典机器学习/ AI任务。
  调制分类是无线电通信中的经典机器学习/ AI任务。
  由于在文献中使用专家方法已经对此进行了比较长的研究，比较机器学习驱动的非专家方法是一个有趣的起点，我们可以相对轻松地对这些任务进行基准测试，并与这些方法的先前工作以及技巧进行比较。
  3.1 示例分类器和性能
  4．其他机器学习任务 调制识别只是无线电中潜在的机器学习任务之一。
  到目前为止，我们已经考虑了许多其他应用程序，但这里没有深入探讨：通过学习数据集上无线电信号的稀疏表示来进行无线电信号压缩。
  无线电注意模型，用于自动学习以使信号同步和规范化。
  黑匣子信号处理组件回归训练，将现有的调制，映射，随机化，编码或其他离散的和定义明确的功能替换为机器学习驱动的复杂性近似。
  通过信道自动编码器学习新的无线信道编码的端到端通信系统，以及跨信道扰动的数据位重构成本。
  通过全波形的主动实验和操作来控制无线电搜索，协作或调谐功能的强化学习。
  这些绝不代表潜在应用的完整列表，但是提供了一些令人兴奋的起点，这些起点已经证明了迄今为止在调制识别之外尚有影响的潜力和可行性。
  5.最后的想法 无线电频谱中机器学习的未来确实令人兴奋。
  6. 软件和数据集可用性 可以在RadioML网站上获得数据集以及描述，以及一些用于加载，卸载和执行一些基本操作的样板代码。