論文の概要: Over-The-Air Double-Threshold Deep Learner for Jamming Detection in 5G RF domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02645v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 04:29:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 16:07:31.979511
• Title: Over-The-Air Double-Threshold Deep Learner for Jamming Detection in 5G RF domain
• Title（参考訳）: 5g rfドメインにおけるジャミング検出のための空中ダブルスレッショルド深層学習器
• Authors: Ghazal Asemian, Mohammadreza Amini, Burak Kantarci, Melike Erol-Kantarci
• Abstract要約: 本研究は,5Gネットワークにおけるジャマー検出のための新しい深層学習手法を提案する。 ネットワークパラメータに大きく依存する既存のジャミング検出アルゴリズムとは異なり、二重しきい値のディープラーニングジャミング検出を導入する。 この検出方法は,既存のネットワークインフラストラクチャと統合することなく,RF領域の特徴に着目し,ネットワークの堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.15939066175832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the evolution of 5G wireless communications, the Synchronization Signal Block (SSB) plays a critical role in the synchronization of devices and accessibility of services. However, due to the predictable nature of SSB transmission, including the Primary and Secondary Synchronization Signals (PSS and SSS), jamming attacks are critical threats. By leveraging RF domain knowledge, this work presents a novel deep learning-based technique for detecting jammers in 5G networks. Unlike the existing jamming detection algorithms that mostly rely on network parameters, we introduce a double threshold deep learning jamming detector by focusing on the SSB. The detection method is focused on RF domain features and improves the robustness of the network without requiring integration with the pre-existing network infrastructure. By integrating a preprocessing block that extracts PSS correlation and energy per null resource elements (EPNRE) characteristics, our method distinguishes between normal and jammed received signals with high precision. Additionally, by incorporation of Discrete Wavelet Transform (DWT), the efficacy of training and detection are optimized. A double threshold double Deep Neural Network (DT-DDNN) is also introduced to the architecture complemented by a deep cascade learning model to increase the sensitivity of the model to variations of signal to jamming noise ratio (SJNR). Results show that the proposed method achieves 96.4% detection rate in extra low jamming power, i.e., SJNR between 15 to 30 dB which outperforms the single threshold DNN design with 86.0% detection rate and unprocessed IQ sample DNN design with 83.2% detection rate. Ultimately, performance of DT-DDNN is validated through the analysis of real 5G signals obtained from a practical testbed, demonstrating a strong alignment with the simulation results.
• Abstract（参考訳）: 5G無線通信の進化に伴い、同期信号ブロック(SSB)はデバイスの同期とサービスのアクセシビリティにおいて重要な役割を果たす。 しかし、一次同期信号と二次同期信号(pssとsss)を含むssb伝送の予測可能な性質のため、妨害攻撃は重要な脅威である。 RF領域の知識を活用することで、5Gネットワークにおけるジャマーを検出するための新しい深層学習技術を提案する。 ネットワークパラメータに大きく依存する既存のジャミング検出アルゴリズムとは異なり、SSBに着目したダブルしきい値のディープラーニングジャミング検出を導入する。 検出方法はRF領域の特徴に着目し,既存のネットワークインフラストラクチャと統合することなくネットワークの堅牢性を向上させる。 ヌルリソース要素(EPNRE)特性あたりのPSS相関とエネルギーを抽出するプリプロセッシングブロックを統合することにより,正常信号と妨害信号とを高精度に区別する。 さらに、離散ウェーブレット変換(dwt)を組み込むことにより、トレーニングと検出の有効性を最適化する。 また、ディープカスケード学習モデルによって補完されるアーキテクチャに、ダブルしきい値のダブルディープニューラルネットワーク(DT-DDNN)を導入し、ノイズ比(SJNR)を妨害する信号の変動に対するモデルの感度を高める。 提案手法は,86.0%の単一閾値dnn設計と83.2%の非処理iqサンプルdnn設計に匹敵する15dbから30dbのsjnrを,超低ジャミングパワーで96.4%検出できた。 DT-DDNNの性能は,実検層から得られた実5G信号の解析によって検証され,シミュレーション結果と強く一致している。

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