Wet-dry classification using LSTM and commercial microwave links

Hai Victor Habi, Hagit Messer

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

The task of rain detection, or wet-dry classification using measurements from commercial microwave links (CMLs) is a subject that been studied in depth. However, these studies are based on direct measurement of the signal level, which is known to be attenuated by rain. In this paper we present, for the first time an empirical study on rain classification using records of transmissions errors in the CMLs. Based on a dataset of measurements taken from operational cellular backhaul networks and meteorological measurements, and using long short-term memory (LSTM) units with a multi-variable time series, we demonstrate that measurements of microwave link error are related to rain and can even be used for rain detection (wet-dry classification). We evaluate the performance of LSTM on CMLs empirically, and analyze the results by comparison with rain detection based on attenuation measurements in the same links.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארח2018 IEEE 10th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, SAM 2018
מוציא לאורIEEE Computer Society
עמודים149-153
מספר עמודים5
מסת"ב (מודפס)9781538647523
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 27 אוג׳ 2018
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע10th IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, SAM 2018 - Sheffield, בריטניה
משך הזמן: 8 יולי 201811 יולי 2018

סדרות פרסומים

שםProceedings of the IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop
כרך2018-July
ISSN (אלקטרוני)2151-870X

כנס

כנס10th IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, SAM 2018
מדינה/אזורבריטניה
עירSheffield
תקופה8/07/1811/07/18

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2018 IEEE.

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Wet-dry classification using LSTM and commercial microwave links'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי