論文の概要: Evaluating ML Robustness in GNSS Interference Classification, Characterization & Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15114v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:24:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:25.775602
• Title: Evaluating ML Robustness in GNSS Interference Classification, Characterization & Localization
• Title（参考訳）: GNSS干渉分類におけるMLロバスト性の評価
• Authors: Lucas Heublein, Tobias Feigl, Thorsten Nowak, Alexander Rügamer, Christopher Mutschler, Felix Ott,
• Abstract要約: ジャミング装置はグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からの信号を妨害する 本稿では、低周波アンテナから得られたスナップショットからなる広範囲なデータセットを提案する。 本研究の目的は,機械学習モデル(ML)の環境変化に対するレジリエンスを評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.14439854721613
• License:
• Abstract: Jamming devices disrupt signals from the global navigation satellite system (GNSS) and pose a significant threat, as they compromise the robustness of accurate positioning. The detection of anomalies within frequency snapshots is crucial to counteract these interferences effectively. A critical preliminary countermeasure involves the reliable classification of interferences and the characterization and localization of jamming devices. This paper introduces an extensive dataset comprising snapshots obtained from a low-frequency antenna that capture various generated interferences within a large-scale environment, including controlled multipath effects. Our objective is to assess the resilience of machine learning (ML) models against environmental changes, such as multipath effects, variations in interference attributes, such as interference class, bandwidth, and signal power, the accuracy jamming device localization, and the constraints imposed by snapshot input lengths. Furthermore, we evaluate the performance of a diverse set of 129 distinct vision encoder models across all tasks. By analyzing the aleatoric and epistemic uncertainties, we demonstrate the adaptability of our model in generalizing across diverse facets, thus establishing its suitability for real-world applications. Dataset: https://gitlab.cc-asp.fraunhofer.de/darcy_gnss/controlled_low_frequency
• Abstract（参考訳）: ジャミング装置はグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からの信号を妨害し、正確な位置決めの堅牢性を損なうとして重大な脅威を引き起こす。 周波数スナップショット内の異常の検出は、これらの干渉を効果的に対処するために重要である。 重大な予備的対策として、干渉の信頼性の高い分類と、妨害装置の特性と局所化がある。 本稿では、制御されたマルチパス効果を含む大規模環境下で発生する様々な干渉を捕捉する低周波アンテナから得られるスナップショットを含む広範囲なデータセットを提案する。 本研究の目的は,マルチパス効果,干渉クラス,帯域幅,信号パワーなどの干渉特性の変化,ジャミングデバイスローカライゼーションの精度,スナップショット入力長による制約などの環境変化に対する機械学習(ML)モデルのレジリエンスを評価することである。 さらに,全タスクにまたがる129種類の視覚エンコーダモデルの性能評価を行った。 本研究は,アレータリックおよびエピステマティック不確実性の解析により,多種多様なファセットにまたがるモデルの適応性を実証し,現実の応用に適合することを示す。 データセット:https://gitlab.cc-asp.fraunhofer.de/darcy_gnss/ controlled_low_ frequency

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