論文の概要: Cross-Receiver Open-Set Radio Frequency Fingerprinting via Structure-First Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02567v2
• Date: Tue, 07 Jul 2026 01:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 14:37:43.03635
• Title: Cross-Receiver Open-Set Radio Frequency Fingerprinting via Structure-First Adaptation
• Title（参考訳）: 構造第一適応によるクロスレシーバオープンセット無線周波数フィンガープリント
• Abstract要約: 本稿では,RFFIのための構造ファーストトレーニング(CRODA-ST)によるクロスリーチ型オープンセットドメイン適応フレームワークを提案する。 識別構造アンカリング(DSA)は、限定ラベル付きターゲット登録サンプルからターゲット受信者既知の参照を復元する。 WiSig ManyTxデータセットでは、CRODA-STは0.9092の既知のクラス精度、受信操作特性曲線(AUROC)以下の0.9692の領域、オープンセット分類率(OSCR)0.9580、偽陽性率0.0469を90%の真正レート(FPR90)で達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.457137244448043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radio frequency fingerprint identification (RFFI) provides a physical-layer credential for Internet of Things devices, but open-set decisions become fragile when a threshold calibrated on a source receiver is applied to a target receiver. Receiver shift can lower the confidence of known transmitters and cause false rejection, whereas closed-set alignment can pull unseen target transmitters into known regions and increase false acceptance. This paper presents a Cross-Receiver Open-set Domain Adaptation framework via Structure-first Training (CRODA-ST) for RFFI. Discriminative Structure Anchoring (DSA) restores target-receiver known-class references from limited labeled target enrollment samples, and Rejection-Oriented Alignment (ROA) reduces receiver-sensitive confidence fluctuations around the anchored structure. On the WiSig ManyTx dataset, CRODA-ST achieves 0.9092 known-class accuracy, 0.9692 area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), 0.9580 open-set classification rate (OSCR), and a false positive rate of 0.0469 at a 90% true positive rate (FPR90). Additional evaluations on a controllable LoRa simulation dataset examine the method under synthesized hardware distortions.
• Abstract（参考訳）: 高周波指紋認証(RFFI)は、モノのインターネットデバイスに対して物理層認証を提供するが、ソース受信機に校正されたしきい値がターゲット受信機に印加されると、オープンセット決定が脆弱になる。 受信機シフトは、既知の送信機の信頼性を低下させ、偽の拒絶を引き起こすが、クローズドセットアライメントは、未知のターゲット送信機を既知の領域に引き込み、偽の受け入れを増加させる。 本稿では,RFFIのための構造ファーストトレーニング(CRODA-ST)によるクロスリーチ型オープンセットドメイン適応フレームワークを提案する。 識別構造アンカリング(DSA)は、限定ラベル付き対象登録サンプルからターゲット-受信者既知の参照を復元し、Rejection-Oriented Alignment(ROA)は、アンカーされた構造周辺の受信者の信頼度変動を低減する。 WiSig ManyTxデータセットでは、CRODA-STは0.9092の既知のクラス精度、受信操作特性曲線(AUROC)以下の0.9692の領域、オープンセット分類率(OSCR)0.9580、偽陽性率0.0469を90%の真正レート(FPR90)で達成している。 制御可能なLoRaシミュレーションデータセットのさらなる評価は、合成ハードウェア歪み下での手法を検討する。

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