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J-GLOBAL ID：202202234793291837   整理番号：22A0847996

組合せSiamesネットワークを用いたRF送信機同定【JST・京大機械翻訳】

RF Transmitter Identification Using Combined Siamese Networks

著者 (1件)： Sun Guomin (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.8000813.1-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  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： RF送信機同定は,近年無線機器の使用が増加しているので大きな課題に直面している。同定のための伝統的方法を手動で特定の高速指紋を選択することによって実行して,それは複雑な電磁環境の下で数ショットにおける未知またはローグ送信機から脅威を識別することに失敗した。この問題を解決するため,RF送信機識別(CSNTI)のための組合せSiameseネットワーク学習法を,RF信号のデータ増強と古典的指紋の両方を考慮することによって,本研究で提案する。提案方法は,Siameseネットワークによって訓練された一連の分類器から成る。各分類器を用いて,1つの送信機を他者と区別した。Siameseネットワークの特殊構造に基づいて,各分類器のための訓練サンプルの数は大いに増加し,それはデータ増強のために効率的であり,限られたRF送信機信号を完全に使用する。次に,ソフトマックス手順を,すべての分類器の出力を正規化するために追跡した。未知の送信機の同定のための基準を提案した。8つの既知の送信機と3つの未知送信機による基本分類と新しいデバイス同定のための数値実験を検証した。比較法の結果は,広範囲の条件にわたって最も高い精度が提案した方法によって達成されることを示唆する。Copyright 2022 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： 学習 ,  *ネットワーク ,  分類 ,  信号 ,  *送信機 ,  粒状材 ,  指紋 ,  同定 ,  正規化 ,  電磁環境
準シソーラス用語： 比較法 ,  RF信号 ,  数値実験 ,  無線機 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 組合せ ,  RF ,  送信機 ,  同定