論文の概要: Enhancing Wireless Device Identification through RF Fingerprinting: Leveraging Transient Energy Spectrum Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17439v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 19:18:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.415915
• Title: Enhancing Wireless Device Identification through RF Fingerprinting: Leveraging Transient Energy Spectrum Analysis
• Title（参考訳）: RFフィンガープリントによる無線デバイス識別の強化:過渡エネルギースペクトル解析の活用
• Authors: Nisar Ahmed, Gulshan Saleem, Hafiz Muhammad Shahzad Asif, Muhammad Usman Younus, Kalsoom Safdar,
• Abstract要約: 我々はCNN-Bi-GRUと呼ばれるハイブリッドディープラーニングモデルを導入し、その過渡特性に基づいてRFデバイスの識別を学習する。 提案手法は、99.33%の精度、99.53%のリコール、99.43%のF1スコア、99.17%の分類精度で10倍のクロスバリデーション性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.767875797012388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the rapid growth of the Internet of Things technologies and the widespread adoption of 5G wireless networks have led to an exponential increase in the number of radiation devices operating in complex electromagnetic environments. A key challenge in managing and securing these devices is accurate identification and classification. To address this challenge, specific emitter identification techniques have emerged as a promising solution that aims to provide reliable and efficient means of identifying individual radiation devices in a unified and standardized manner. This research proposes an approach that leverages transient energy spectrum analysis using the General Linear Chirplet Transform to extract features from RF devices. A dataset comprising nine RF devices is utilized, with each sample containing 900 attributes and a total of 1080 equally distributed samples across the devices. These features are then used in a classification modeling framework. To overcome the limitations of conventional machine learning methods, we introduce a hybrid deep learning model called the CNN-Bi-GRU for learning the identification of RF devices based on their transient characteristics. The proposed approach provided a 10-fold cross-validation performance with a precision of 99.33%, recall of 99.53%, F1-score of 99.43%, and classification accuracy of 99.17%. The results demonstrate the promising classification performance of the CNN-Bi-GRU approach, indicating its suitability for accurately identifying RF devices based on their transient characteristics and its potential for enhancing device identification and classification in complex wireless environments.
• Abstract（参考訳）: 近年、モノのインターネット技術の急速な発展と5G無線ネットワークの普及により、複雑な電磁環境で動作する放射線装置の数が指数関数的に増加した。 これらのデバイスの管理とセキュリティにおける重要な課題は、正確な識別と分類である。 この課題に対処するために、個々の放射装置を統一的かつ標準化された方法で識別する信頼性と効率的な手段を提供することを目的として、特定の放射器識別技術が期待できるソリューションとして登場した。 本研究は、一般線形チャープレット変換を用いた過渡エネルギースペクトル解析を利用して、RF素子の特徴を抽出する手法を提案する。 9つのRFデバイスからなるデータセットが利用され、各サンプルは900の属性と合計1080のサンプルがデバイス全体に均等に分散されている。 これらの機能は、分類モデリングフレームワークで使用される。 従来の機械学習手法の限界を克服するため、我々はCNN-Bi-GRUと呼ばれるハイブリッドディープラーニングモデルを導入し、その過渡特性に基づいてRFデバイスの識別を学習する。 提案手法は、99.33%の精度、99.53%のリコール、99.43%のF1スコア、99.17%の分類精度で10倍のクロスバリデーション性能を提供する。 その結果、CNN-Bi-GRU方式の有望な分類性能を示し、その過渡特性に基づいてRFデバイスを正確に識別し、複雑な無線環境においてデバイス識別と分類を強化する可能性を示した。

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