В статье рассматривается применимость моделей и методов машинного обучения при спектральном зондировании для повышения скорости сканирования и анализа сигналов стандарта LTE. Описывается порядок работы программного модуля сканирования сигналов стандарта LTE по алгоритму спектрального зондирования в широком диапазоне частот. Результатом сканирования и анализа является обнаружение сигналов базовых станций стандарта LTE, работающих на передачу в заданном районе. Эффективность обнаружения базовых станций оценивается посредством классификации участков спектра методами машинного обучения. Практическая значимость: объединение программного модуля панорамного сканирования в широком диапазоне и программного модуля анализа в информационной полосе частот позволяет существенно сократить время обнаружения базовых станций стандарта LTE в заданном районе.
The paper considers the applicability of machine learning models and methods in spectral probing to increase the speed of scanning and analyzing LTE signals. It describes the operating procedure of the software module for scanning LTE signals using the spectral probing algorithm in a wide frequency range. The result of scanning and analysis is the detection of signals from LTE base stations operating on transmission in a given area. The efficiency of detecting base stations is estimated by classifying spectrum range using machine learning methods. Practical relevance: The combination of a software module for panoramic scanning in a wide range and a software module for analyzing in the information frequency band allows to significantly reduce the detection time of LTE base stations in a given area.