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 18:46:08.690705
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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。

関連論文リスト

• Temporal-Spatial Attention Network (TSAN) for DoS Attack Detection in Network Traffic [0.0]
  本稿では、ネットワークトラフィックにおけるDoS攻撃を検出するための、新しい時間空間注意ネットワーク(TSAN)アーキテクチャを提案する。 ネットワークトラフィックの時間的特徴と空間的特徴を両立させることで,従来の手法が見逃すような複雑なトラフィックパターンや異常を捉える。 NSL-KDDデータセットの実験結果は、TSANが最先端モデルより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T11:31:45Z)
• Identity-Preserving Text-to-Video Generation by Frequency Decomposition [52.19475797580653]
  アイデンティティ保存型テキスト・ツー・ビデオ(IPT2V)生成は、一貫した人間のアイデンティティを持つ高忠実度ビデオを作成することを目的としている。 本稿では,PT2Vの技術フロンティアを,文献で未解決の2つの方向に推し進める。 本研究では,DiTをベースとした制御可能なPT2VモデルであるConsisIDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T13:58:24Z)
• Enhanced Real-Time Threat Detection in 5G Networks: A Self-Attention RNN Autoencoder Approach for Spectral Intrusion Analysis [8.805162150763847]
  本稿では,自己認識機構とリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくオートエンコーダを統合する実験モデルを提案する。 本手法は, 時系列解析, プロセス・イン・フェイズ, および二次(I/Q)サンプルを用いて, ジャミング攻撃の可能性を示す不規則性を同定する。 モデルアーキテクチャは自己アテンション層で拡張され、RNNオートエンコーダの機能を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T07:01:15Z)
• RIMformer: An End-to-End Transformer for FMCW Radar Interference Mitigation [1.8063750621475454]
  RIMformerと呼ばれる新しいFMCWレーダ干渉緩和法は、エンドツーエンドのTransformerベース構造を用いて提案される。 このアーキテクチャは、時間領域IF信号をエンドツーエンドで処理するように設計されている。 その結果,提案したRIMformerは干渉を効果的に軽減し,ターゲット信号の復元を可能にすることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T07:51:20Z)
• OFDM-Standard Compatible SC-NOFS Waveforms for Low-Latency and Jitter-Tolerance Industrial IoT Communications [53.398544571833135]
  この研究は、スペクトル的に効率的な不規則なSinc (irSinc) 整形法を提案し、1924年に従来のSincを再考した。 irSincは、誤差性能を犠牲にすることなくスペクトル効率が向上した信号を生成する。 我々の信号は、5G標準信号構成により、同じスペクトル帯域内で高速なデータ伝送を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T09:20:30Z)
• MKF-ADS: Multi-Knowledge Fusion Based Self-supervised Anomaly Detection System for Control Area Network [9.305680247704542]
  制御エリアネットワーク(英: Control Area Network, CAN)は、車両ネットワークにおける電子制御ユニット(ECU)間の通信プロトコルである。 CANは、本質的にセキュリティ上のリスクのために、厳しいセキュリティ上の課題に直面している。 本稿では,MKF-ADSと呼ばれる自己教師付き多知識融合異常検出モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T07:40:53Z)
• DT-DDNN: A Physical Layer Security Attack Detector in 5G RF Domain for CAVs [11.15939066175832]
  妨害攻撃は5Gネットワークに重大なリスクをもたらす。 本研究は, CAVネットワークにおけるジャマー検出のための, 深層学習に基づく新しい手法を提案する。 提案手法は, 余剰低妨害電力の96.4%検出率を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T04:29:31Z)
• Cal-DETR: Calibrated Detection Transformer [67.75361289429013]
  本稿では,Deformable-DETR,UP-DETR,DINOのキャリブレーション検出トランス(Cal-DETR)のメカニズムを提案する。 我々は、不確実性を利用してクラスロジットを変調する不確実性誘導ロジット変調機構を開発する。 その結果、Cal-DETRは、ドメイン内およびドメイン外の両方を校正する競合する列車時間法に対して有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T22:13:10Z)
• Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation [48.265859815346985]
  本稿では,マルチタスク学習(MTL)問題として,レーダ信号の分類と特徴化に取り組むためのアプローチを提案する。 本稿では,複数のレグレッションタスクと分類タスクを同時最適化するIQST(IQ Signal Transformer)を提案する。 合成レーダデータセット上で提案したMTLモデルの性能を示すとともに,レーダ信号の特徴付けのための一級ベンチマークも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T12:01:28Z)
• CARD: Channel Aligned Robust Blend Transformer for Time Series Forecasting [50.23240107430597]
  本稿では,CARD(Channel Aligned Robust Blend Transformer)という特殊なトランスを設計する。 まず、CARDはチャネルに沿ったアテンション構造を導入し、信号間の時間的相関をキャプチャする。 第二に、マルチスケール知識を効率的に活用するために、異なる解像度のトークンを生成するトークンブレンドモジュールを設計する。 第3に,潜在的な過度な問題を軽減するため,時系列予測のためのロバストな損失関数を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T05:16:31Z)
• Enhancing Multiple Reliability Measures via Nuisance-extended Information Bottleneck [77.37409441129995]
  トレーニングデータに制限がある現実的なシナリオでは、データ内の多くの予測信号は、データ取得のバイアスからより多く得る。 我々は,相互情報制約の下で,より広い範囲の摂動をカバーできる敵の脅威モデルを考える。 そこで本研究では,その目的を実現するためのオートエンコーダベーストレーニングと,提案したハイブリッド識別世代学習を促進するための実用的なエンコーダ設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T16:03:21Z)
• A Robust and Explainable Data-Driven Anomaly Detection Approach For Power Electronics [56.86150790999639]
  本稿では,2つの異常検出・分類手法,すなわち行列プロファイルアルゴリズムと異常変換器を提案する。 行列プロファイルアルゴリズムは、ストリーミング時系列データにおけるリアルタイム異常を検出するための一般化可能なアプローチとして適している。 検知器の感度、リコール、検出精度を調整するために、一連のカスタムフィルタが作成され、追加される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T06:09:35Z)
• Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple Access [65.21117658030235]
  本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。 MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。 その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z)
• Multi-task Learning Approach for Modulation and Wireless Signal Classification for 5G and Beyond: Edge Deployment via Model Compression [1.218340575383456]
  将来的な通信網は、異種無線デバイスの成長に対応するために、少ないスペクトルに対処する必要がある。 我々は、深層ニューラルネットワークに基づくマルチタスク学習フレームワークの可能性を利用して、変調と信号分類タスクを同時に学習する。 公共利用のための包括的ヘテロジニアス無線信号データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-26T14:51:02Z)
• Digital Beamforming Robust to Time-Varying Carrier Frequency Offset [21.18926642388997]
  時変キャリア周波数オフセットから発生する信号の破損に頑健な新しいビームフォーミングアルゴリズムを提案する。 パイロットと干渉器信号に未知の時変周波数ドリフトが存在する場合に干渉をキャンセルできる重みベクトルを設計するための2つの原子ノルム最小化(anm)方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T18:08:56Z)
• A Compressive Sensing Approach for Federated Learning over Massive MIMO Communication Systems [82.2513703281725]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)は、無線デバイスとのコラボレーションによって、中央サーバでグローバルモデルをトレーニングするための、プライバシ保護のアプローチである。 本稿では,大規模マルチインプット多出力通信システム上でのフェデレーション学習のための圧縮センシング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T05:56:27Z)
• Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
  本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。 本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。 提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T05:29:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。