DeepCSI:MU-MIMO CSIフィードバック深層学習によるWi-Fi無線フィンガープリントの再考【JST・京大機械翻訳】

Meneghello Francesca; Rossi Michele; Restuccia Francesco

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214458780620 整理番号：22P0332902

DeepCSI:MU-MIMO CSIフィードバック深層学習によるWi-Fi無線フィンガープリントの再考【JST・京大機械翻訳】

DeepCSI: Rethinking Wi-Fi Radio Fingerprinting Through MU-MIMO CSI Feedback Deep Learning

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発行年： 2022年04月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

移動上のMU-MIMO Wi-Fiデバイスを認証するために,標準準拠ビーム成形フィードバック行列を利用するWi-Fi無線フィンガープリンティング(RFP)への新しいアプローチであるDeepCSIを提案した。オフラインの無線回路におけるユニークな不完全性を捕捉することにより,RFP技術は,物理層で直接無線デバイスを同定でき,低待ち時間の低エネルギー暗号フリー認証を可能にする。しかしながら,既存のWi-Fi RFP技術は,ソフトウェア定義無線(SDRs)に基づいており,最終的にそれらの広範な採用を妨げる可能性がある。さらに,既存の戦略が,現代のWi-Fi規格におけるキーテクノロジーであるMU-MIMO送信機の存在下で動作できるかどうかは不明である。先行研究とは逆に,DeepCSIはSDR技術を必要とせず,MU-MIMO送信機を認証するために任意の低コストWi-Fiデバイスで実行することができる。著者らの重要な直感は,送信機の無線回路における不完全性がビーム成形フィードバックマトリックスに浸透し,その結果,RFPは明示的チャネル状態情報(CSI)計算なしで実行できることである。深いCSIは,ストリーム間およびユーザ間干渉に対してロバストであり,ビーム成形フィードバックは,それらの現象に影響されない。10のMU-MIMO Wi-Fi無線が種々の位置で信号を放射する,オフショア装置を有する野生で実行される大規模なデータ収集キャンペーンを通して,DeepCSIの性能を広範囲に評価する。実験結果は,深いCSIが98%までの精度で送信機を正確に同定することを示した。装置が環境内で動くとき,同定精度は82%以上である。複製可能性を可能にし,性能ベンチマークを提供するために,著者らは,静的に収集され,初めて,動的条件,およびコミュニティを持つコードデータベースの800GBデータセットを共有した。【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , 移動通信

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