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J-GLOBAL ID：202002263581127521   整理番号：20A0266317

モノのインターネットのための特定エミッタ同定技術【JST・京大機械翻訳】

Specific Emitter Identification Techniques for the Internet of Things

著者 (4件)： Sa Kejin (CETC Big Data Research Institute Company Ltd., Guiyang, China) ,  Lang Dapeng (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Wang Chenggang (Southwest China Institute of Electronic Technology, Chengdu, China) ,  Bai Yu (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 1644-1652  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特定のエミッタ識別(SEI)は,その変化した信号特性に従って個々のエミッタを検出する。この方法はインターネットの物理層で動作し,モノのインターネット(IoT)のセキュリティを効果的に改善できる。一般的に,SEIは,「指紋」特性を持つレーダのようなエミッタの意図的な変調情報を用いることにより,送信プラットフォームの一意性を同定する。既存のSEI法は,異なるエミッタを区別するために,手craの特徴に基づいている。本論文では,従来の特徴抽出法を研究し,新しい認識法を提案した。この方法の有効性を決定するために,8つの増幅器の出力信号を研究対象として収集した。次に,信号のパワースペクトル特性と隣接チャネル電力比(ACPR)を抽出し,8個の増幅器を識別した。最後に,二次位相信号を画像に変換し,畳込みニューラルネットワークを用いて分類と認識のための特徴を自動的に抽出した。結果は,SNRが20dBであるとき,画像への変換信号の認識比率が95%に達することができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セキュリティ ,  増幅器 ,  一意性 ,  指紋 ,  信号特性 ,  レーダ ,  パワースペクトル ,  特徴抽出 ,  *インターネット ,  有効性
準シソーラス用語： 認識率 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  出力信号 ,  物理層 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： インターネット ,  エミッタ ,  同定