論文の概要: Bayesian Jammer Localization with a Hybrid CNN and Path-Loss Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20666v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 15:45:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:18.247565
• Title: Bayesian Jammer Localization with a Hybrid CNN and Path-Loss Mixture of Experts
• Title（参考訳）: ハイブリッドCNNとパスロスミキサーを用いたベイズジャマー位置決め
• Authors: Mariona Jaramillo-Civill, Luis González-Gudiño, Tales Imbiriba, Pau Closas,
• Abstract要約: 本稿では,物理パスロスモデルと畳み込みニューラルネットワークを融合したハイブリッド・オブ・エキスパート・フレームワークを提案する。 都市部におけるレイトレーシングデータを用いた実験により, 局所化精度が向上し, 不確実性が低下し, より多くのトレーニングポイントが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.211561241281565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Global Navigation Satellite System (GNSS) signals are vulnerable to jamming, particularly in urban areas where multipath and shadowing distort received power. Previous data-driven approaches achieved reasonable localization but poorly reconstructed the received signal strength (RSS) field due to limited spatial context. We propose a hybrid Bayesian mixture-of-experts framework that fuses a physical path-loss (PL) model and a convolutional neural network (CNN) through log-linear pooling. The PL expert ensures physical consistency, while the CNN leverages building-height maps to capture urban propagation effects. Bayesian inference with Laplace approximation provides posterior uncertainty over both the jammer position and RSS field. Experiments on urban ray-tracing data show that localization accuracy improves and uncertainty decreases with more training points, while uncertainty concentrates near the jammer and along urban canyons where propagation is most sensitive.
• Abstract（参考訳）: グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)信号は、特にマルチパスやシャドーイングの歪みが電力を受信した都市部において、妨害に弱い。 従来のデータ駆動アプローチは、適切な局所化を実現したが、空間的コンテキストの制限により受信信号強度(RSS)のフィールドの再構成が不十分であった。 物理パスロス (PL) モデルと畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を対数線形プールにより融合したハイブリット・ベイズ・ミックス・オブ・エキスパート・フレームワークを提案する。 PLの専門家は物理的な一貫性を確保し、CNNは建物の高さマップを利用して都市伝播効果を捉えている。 ラプラス近似によるベイズ推定は、ジャマー位置とRSSフィールドの両方に後続の不確実性をもたらす。 都市部レイトレーシングデータを用いた実験では,伝播が最も敏感な都市峡谷付近とジャマー付近に不確実性が集中しているのに対し,ローカライゼーション精度が向上し,トレーニングポイントが増えると不確実性が低下することが示された。

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