論文の概要: Few-Shot Specific Emitter Identification via Deep Metric Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06592v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 01:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 14:09:33.693991
• Title: Few-Shot Specific Emitter Identification via Deep Metric Ensemble Learning
• Title（参考訳）: ディープメトリックアンサンブル学習によるマイナショット特異的エミッタ同定
• Authors: Yu Wang, Guan Gui, Yun Lin, Hsiao-Chun Wu, Chau Yuen, Fumiyuki Adachi
• Abstract要約: 本稿では,自動監視ブロードキャスト(ADS-B)信号を用いた航空機識別のための新しいFS-SEIを提案する。 特に,提案手法は特徴埋め込みと分類から成り立っている。 シミュレーションの結果,カテゴリごとのサンプル数が5以上であれば,提案手法の平均精度は98%以上であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.581059299453663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Specific emitter identification (SEI) is a highly potential technology for physical layer authentication that is one of the most critical supplement for the upper-layer authentication. SEI is based on radio frequency (RF) features from circuit difference, rather than cryptography. These features are inherent characteristic of hardware circuits, which difficult to counterfeit. Recently, various deep learning (DL)-based conventional SEI methods have been proposed, and achieved advanced performances. However, these methods are proposed for close-set scenarios with massive RF signal samples for training, and they generally have poor performance under the condition of limited training samples. Thus, we focus on few-shot SEI (FS-SEI) for aircraft identification via automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) signals, and a novel FS-SEI method is proposed, based on deep metric ensemble learning (DMEL). Specifically, the proposed method consists of feature embedding and classification. The former is based on metric learning with complex-valued convolutional neural network (CVCNN) for extracting discriminative features with compact intra-category distance and separable inter-category distance, while the latter is realized by an ensemble classifier. Simulation results show that if the number of samples per category is more than 5, the average accuracy of our proposed method is higher than 98\%. Moreover, feature visualization demonstrates the advantages of our proposed method in both discriminability and generalization. The codes of this paper can be downloaded from GitHub(https://github.com/BeechburgPieStar/Few-Shot-Specific-Emitter-Identification-via-Deep-Metric- Ensemble-Learning)
• Abstract（参考訳）: 特定のエミッタ識別(SEI)は、上層認証において最も重要なサプリメントの1つである物理層認証の非常に潜在的な技術である。 SEIは、暗号ではなく、回路差による電波周波数(RF)の特徴に基づいている。 これらの特徴はハードウェア回路の特徴であり、偽造が難しい。 近年,様々な深層学習(DL)に基づく従来のSEI手法が提案され,高度な性能を実現している。 しかし,これらの手法は,大量のrf信号サンプルをトレーニングに使用するクローズセットシナリオに対して提案されており,限られたトレーニングサンプルの条件下では一般的に性能が低下する。 そこで本研究では,自動監視ブロードキャスト(ADS-B)信号による航空機識別のための小ショットSEI(FS-SEI)に着目し,深度計測アンサンブル学習(DMEL)に基づく新しいFS-SEI手法を提案する。 特に,提案手法は特徴埋め込みと分類から成り立っている。 前者は、複雑な値を持つ畳み込みニューラルネットワーク(CVCNN)を用いた計量学習に基づいて、コンパクトなカテゴリ内距離と分離可能なカテゴリ間距離を持つ識別的特徴を抽出し、後者はアンサンブル分類器により実現する。 シミュレーションの結果,1カテゴリあたりのサンプル数が5以上であれば,提案手法の平均精度は98\%以上になることがわかった。 さらに,特徴視覚化は,識別性と一般化の両面で提案手法の利点を示す。 この論文のコードはGitHubからダウンロードできる(https://github.com/BeechburgPieStar/Few-Shot-Specific-Emitter-Identification-via-Deep-Metric-Ensemb le-Learning)。

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