Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Two-Dimensional Deep Network for RF-based Drone Detection and Identification Towards Secure Coverage Extension

論文の概要: A Two-Dimensional Deep Network for RF-based Drone Detection and Identification Towards Secure Coverage Extension

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13906v1
Date: Sat, 26 Aug 2023 15:43:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-29 18:18:55.594823
Title: A Two-Dimensional Deep Network for RF-based Drone Detection and Identification Towards Secure Coverage Extension
Title（参考訳）: RF型ドローン検出のための2次元ディープネットワークと安全被覆拡大に向けた同定
Authors: Zixiao Zhao, Qinghe Du, Xiang Yao, Lei Lu, and Shijiao Zhang
Abstract要約: 時間領域情報と周波数領域情報の両方を含む生信号から2次元特徴を抽出するために,ショートタイムフーリエ変換を用いる。次に、ResNet構造で構築された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、マルチクラス分類を実現する。実験の結果,提案したResNet-STFTは,拡張データセット上でより精度が高く,より高速に収束できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.717171534776764
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As drones become increasingly prevalent in human life, they also raises security concerns such as unauthorized access and control, as well as collisions and interference with manned aircraft. Therefore, ensuring the ability to accurately detect and identify between different drones holds significant implications for coverage extension. Assisted by machine learning, radio frequency (RF) detection can recognize the type and flight mode of drones based on the sampled drone signals. In this paper, we first utilize Short-Time Fourier. Transform (STFT) to extract two-dimensional features from the raw signals, which contain both time-domain and frequency-domain information. Then, we employ a Convolutional Neural Network (CNN) built with ResNet structure to achieve multi-class classifications. Our experimental results show that the proposed ResNet-STFT can achieve higher accuracy and faster convergence on the extended dataset. Additionally, it exhibits balanced performance compared to other baselines on the raw dataset.
Abstract（参考訳）: ドローンが人間の生活でますます普及するにつれて、不正アクセスや制御、有人航空機との衝突や干渉といったセキュリティ上の懸念も高まる。したがって、異なるドローン間で正確に検知および識別できることは、カバレッジ拡張に重要な意味を持つ。機械学習によって、無線周波数(RF)検出は、サンプルされたドローン信号に基づいて、ドローンのタイプと飛行モードを認識することができる。本稿では,まず短時間フーリエを利用する。時間領域情報と周波数領域情報の両方を含む原信号から2次元特徴を抽出する変換(STFT)。次に,resnet構造を組み込んだ畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いてマルチクラス分類を行う。実験の結果,提案したResNet-STFTは,拡張データセット上でより精度が高く,より高速に収束できることがわかった。さらに、生データセット上の他のベースラインと比較して、バランスの取れたパフォーマンスを示す。

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