論文の概要: One-shot Generative Distribution Matching for Augmented RF-based UAV Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08403v4
- Date: Wed, 24 Jul 2024 22:41:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 20:16:16.350502
- Title: One-shot Generative Distribution Matching for Augmented RF-based UAV Identification
- Title(参考訳): RF-based UAV識別のためのワンショット生成分布マッチング
- Authors: Amir Kazemi, Salar Basiri, Volodymyr Kindratenko, Srinivasa Salapaka,
- Abstract要約: この研究は、限られたRF環境下でRFフィンガープリントを用いて無人航空機(UAV)を特定するという課題に対処する。
RF信号の複雑さと可変性は、環境干渉やハードウェアの不完全性の影響を受け、従来のRFベースの識別手法を効果的にしないことが多い。
変換されたRF信号を増強するためのワンショット生成法は、UAV識別を著しく改善する。
- 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: This work addresses the challenge of identifying Unmanned Aerial Vehicles (UAV) using radiofrequency (RF) fingerprinting in limited RF environments. The complexity and variability of RF signals, influenced by environmental interference and hardware imperfections, often render traditional RF-based identification methods ineffective. To address these complications, the study introduces the rigorous use of one-shot generative methods for augmenting transformed RF signals, offering a significant improvement in UAV identification. This approach shows promise in low-data regimes, outperforming deep generative methods like conditional generative adversarial networks (GANs) and variational auto-encoders (VAEs). The paper provides a theoretical guarantee for the effectiveness of one-shot generative models in augmenting limited data, setting a precedent for their application in limited RF environments. This research contributes to learning techniques in low-data regime scenarios, which may include atypical complex sequences beyond images and videos. The code and links to datasets used in this study are available at https://github.com/amir-kazemi/uav-rf-id.
- Abstract(参考訳): この研究は、限られたRF環境下でRFフィンガープリントを用いて無人航空機(UAV)を特定するという課題に対処する。
RF信号の複雑さと可変性は、環境干渉やハードウェアの不完全性の影響を受け、従来のRFベースの識別手法を効果的にしないことが多い。
これらの合併症に対処するために、変換RF信号の増強にワンショット生成法の厳密な利用を導入し、UAV識別を著しく改善した。
このアプローチは、条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)や変分自動エンコーダ(VAE)といった、より深い生成手法よりも優れた、低データレジームにおいて有望であることを示す。
本論文は,限定的なデータ拡張におけるワンショット生成モデルの有効性を理論的に保証し,その応用の先例を限定的なRF環境で設定する。
この研究は、画像やビデオ以外の非典型的な複雑なシーケンスを含む、低データレギュレーションシナリオにおける学習技術に寄与する。
この研究で使用されるデータセットのコードとリンクはhttps://github.com/amir-kazemi/uav-rf-id.comで公開されている。
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