論文の概要: ChaRRNets: Channel Robust Representation Networks for RF Fingerprinting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03568v1
- Date: Sat, 8 May 2021 03:03:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 14:34:45.693315
- Title: ChaRRNets: Channel Robust Representation Networks for RF Fingerprinting
- Title（参考訳）: ChaRRNets:RFフィンガープリントのためのチャネルロバスト表現ネットワーク
- Authors: Carter N. Brown, Enrico Mattei, Andrew Draganov
- Abstract要約: RFフィンガープリントのための複雑値畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
我々は,深層学習(dl)技術を用いた無線iotデバイスの指紋認証の問題に注目する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present complex-valued Convolutional Neural Networks (CNNs) for RF
fingerprinting that go beyond translation invariance and appropriately account
for the inductive bias with respect to multipath propagation channels, a
phenomenon that is specific to the fields of wireless signal processing and
communications. We focus on the problem of fingerprinting wireless IoT devices
in-the-wild using Deep Learning (DL) techniques. Under these real-world
conditions, the multipath environments represented in the train and test sets
will be different. These differences are due to the physics governing the
propagation of wireless signals, as well as the limitations of practical data
collection campaigns. Our approach follows a group-theoretic framework,
leverages prior work on DL on manifold-valued data, and extends this prior work
to the wireless signal processing domain. We introduce the Lie group of
transformations that a signal experiences under the multipath propagation model
and define operations that are equivariant and invariant to the frequency
response of a Finite Impulse Response (FIR) filter to build a ChaRRNet. We
present results using synthetic and real-world datasets, and we benchmark
against a strong baseline model, that show the efficacy of our approach. Our
results provide evidence of the benefits of incorporating appropriate wireless
domain biases into DL models. We hope to spur new work in the area of robust RF
machine learning, as the 5G revolution increases demand for enhanced security
mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,rfフィンガープリンティングのための複雑値畳み込みニューラルネットワーク(cnns)について,無線信号処理や通信の分野に特有の現象であるマルチパス伝搬チャネルに関する帰納的バイアスを適切に考慮して検討する。
我々は,深層学習(dl)技術を用いた無線iotデバイスの指紋認証の問題に注目する。
これらの実世界の条件下では、列車とテストセットで表されるマルチパス環境が異なる。
これらの違いは、無線信号の伝搬を管理する物理と、実用的なデータ収集キャンペーンの制限によるものである。
提案手法は, 群理論の枠組みを踏襲し, 多様体値データに対するDLの先行処理を活用し, この先行処理を無線信号処理領域に拡張する。
本稿では、信号がマルチパス伝搬モデルの下で経験する変換のリー群を導入し、有限インパルス応答(fir)フィルタの周波数応答に同変かつ不変な演算を定義し、シャーネットを構築する。
合成および実世界のデータセットを用いて,提案手法の有効性を示す強力なベースラインモデルに対してベンチマークを行った。
本結果は、適切な無線領域バイアスをDLモデルに組み込むことの利点を示すものである。
5G革命によってセキュリティメカニズムの強化に対する需要が増大するにつれて、堅牢なRF機械学習分野の新たな取り組みを加速したいと考えています。
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