論文の概要: Spectro-Temporal RF Identification using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05114v1
- Date: Sun, 11 Jul 2021 19:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-13 15:40:44.543704
- Title: Spectro-Temporal RF Identification using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたスペクトル時間RF識別
- Authors: Hai N. Nguyen, Marinos Vomvas, Triet Vo-Huu, Guevara Noubir
- Abstract要約: WRISTは、分光時間検出、フレームワーク、システムを備えた広帯域リアルタイムRF識別システムである。
得られたディープラーニングモデルは、時間と周波数のRF放射を検出し、分類し、正確に検出することができる。
WRIST検出器は、野生の非常に密集した環境でも平均的な平均精度が90に達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8137985834223507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: RF emissions detection, classification, and spectro-temporal localization are
crucial not only for tasks relating to understanding, managing, and protecting
the RF spectrum, but also for safety and security applications such as
detecting intruding drones or jammers. Achieving this goal for wideband
spectrum and in real-time performance is a challenging problem. We present
WRIST, a Wideband, Real-time RF Identification system with Spectro-Temporal
detection, framework and system. Our resulting deep learning model is capable
to detect, classify, and precisely locate RF emissions in time and frequency
using RF samples of 100 MHz spectrum in real-time (over 6Gbps incoming I&Q
streams). Such capabilities are made feasible by leveraging a deep-learning
based one-stage object detection framework, and transfer learning to a
multi-channel image-based RF signals representation. We also introduce an
iterative training approach which leverages synthesized and augmented RF data
to efficiently build large labelled datasets of RF emissions (SPREAD). WRIST
detector achieves 90 mean Average Precision even in extremely congested
environment in the wild. WRIST model classifies five technologies (Bluetooth,
Lightbridge, Wi-Fi, XPD, and ZigBee) and is easily extendable to others. We are
making our curated and annotated dataset available to the whole community. It
consists of nearly 1 million fully labelled RF emissions collected from various
off-the-shelf wireless radios in a range of environments and spanning the five
classes of emissions.
- Abstract（参考訳）: RF放射の検出、分類、分光時間的局所化は、RFスペクトルの理解、管理、保護に関するタスクだけでなく、侵入するドローンやジャマーの検出などの安全およびセキュリティ用途にも不可欠である。
広帯域スペクトルとリアルタイム性能のこの目標を達成することは難しい問題である。
本稿では,スペクトル時間検出,フレームワーク,システムを備えた広帯域リアルタイムrf識別システムである手首を提案する。
得られた深層学習モデルは,100MHzスペクトルのRFサンプルをリアルタイム(入出力6Gbps以上のI&Qストリーム)で検出し,分類し,正確に検出することができる。
このような機能は、深層学習に基づく一段階オブジェクト検出フレームワークを活用し、多チャンネル画像に基づくRF信号表現に学習を移すことにより実現可能である。
また,合成および拡張rfデータを活用して,rfエミッション(spread)の大規模ラベル付きデータセットを効率的に構築する反復的トレーニング手法を提案する。
WRIST検出器は、野生の非常に密集した環境でも平均的な平均精度が90に達する。
WRISTモデルは5つの技術(Bluetooth、Lightbridge、Wi-Fi、XPD、ZigBee)を分類し、容易に拡張可能である。
キュレートされた注釈付きデータセットをコミュニティ全体に公開しています。
さまざまな無線電波から収集された100万近いラベル付きrf放射が、さまざまな環境にまたがって5つの排出クラスにまたがって構成されている。
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