論文の概要: PCA-Featured Transformer for Jamming Detection in 5G UAV Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15312v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 16:13:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:23:24.436520
• Title: PCA-Featured Transformer for Jamming Detection in 5G UAV Networks
• Title（参考訳）: 5G UAVネットワークにおけるジャミング検出用PCA機能変換器
• Authors: Joseanne Viana, Hamed Farkhari, Pedro Sebastiao, Victor P Gil Jimenez, Lester Ho,
• Abstract要約: ジャミング攻撃は無人航空機(UAV)無線通信システムに脅威をもたらす。 現在の検出アプローチは、高度な人工知能(AI)ジャミング技術に苦慮している。 本稿では,検出をジャムするトランスフォーマーに基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.559239450391449
• License:
• Abstract: Jamming attacks pose a threat to Unmanned Aerial Vehicle (UAV) wireless communication systems, potentially disrupting essential services and compromising network reliability. Current detection approaches struggle with sophisticated artificial intelligence (AI) jamming techniques that adapt their patterns while existing machine learning solutions often require extensive feature engineering and fail to capture complex temporal dependencies in attack signatures. Furthermore, 5G networks using either Time Division Duplex (TDD) or Frequency Division Duplex (FDD) methods can face service degradation from intentional interference sources. To address these challenges, we present a novel transformer-based deep learning framework for jamming detection with Principal Component Analysis (PCA) added features. Our architecture leverages the transformer's self-attention mechanism to capture complex temporal dependencies and spatial correlations in wireless signal characteristics, enabling more robust jamming detection techniques. The U-shaped model incorporates a modified transformer encoder that processes signal features including received signal strength indicator (RSSI) and signal-to-noise ratio (SINR) measurements, alongside a specialized positional encoding scheme that accounts for the periodic nature of wireless signals. In addition, we propose a batch size scheduler and implement chunking techniques to optimize training convergence for time series data. These advancements contribute to achieving up to a ten times improvement in training speed within the advanced U-shaped encoder-decoder model introduced. Simulation results demonstrate that our approach achieves a detection accuracy of 90.33 \% in Line-of-Sight (LoS) and 84.35 % in non-Line-of-Sight (NLoS) and outperforms machine learning methods and existing deep learning solutions such as the XGBoost (XGB) classifier in approximately 4%.
• Abstract（参考訳）: ジャミング攻撃は無人航空機(UAV)無線通信システムへの脅威となり、本質的なサービスを破壊し、ネットワークの信頼性を損なう可能性がある。 現在の検出アプローチは、パターンに適応する高度な人工知能(AI)ジャミング技術に苦労する一方で、既存の機械学習ソリューションは広範な機能エンジニアリングを必要とし、攻撃シグネチャの複雑な時間的依存関係をキャプチャできないことが多い。 さらに、時間分割デュプレックス(TDD)法または周波数分割デュプレックス(FDD)法を用いる5Gネットワークは、意図的な干渉源からのサービス劣化に直面することができる。 これらの課題に対処するために,PCA(Principal Component Analysis)付加機能による検出を妨害する,トランスフォーマーに基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 我々のアーキテクチャは、トランスの自己保持機構を利用して、無線信号特性における複雑な時間的依存関係と空間的相関を捕捉し、より堅牢なジャミング検出技術を実現する。 U字型モデルは、受信信号強度インジケータ(RSSI)やSINR(Signal-to-Noise ratio)測定などの信号特徴を処理する変換器エンコーダと、無線信号の周期的性質を考慮に入れた特殊な位置符号化スキームを組み込んでいる。 さらに,バッチサイズスケジューラを提案し,時系列データのトレーニング収束を最適化するためのチャンキング手法を実装した。 これらの進歩は、導入した先進的なU字型エンコーダデコーダモデルにおいて、トレーニング速度の最大10倍の改善に寄与する。 シミュレーションの結果,Line-of-Sight (LoS) では90.33 \%,NLine-of-Sight (NLoS) では84.35 %であり,機械学習手法やXGBoost (XGB) 分類器などの既存のディープラーニングソリューションを約4%で上回った。

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