An Efficient Specific Emitter Identification Method Based on Complex-Valued Neural Networks and Network Compression
Notice bibliographique
Résumé
Specific emitter identification (SEI) is a promising technology to discriminate the individual emitter and enhance the security of various wireless communication systems. SEI is generally based on radio frequency fingerprinting (RFF) originated from the imperfection of emitter's hardware, which is difficult to forge. SEI is generally modeled as a classification task and deep learning (DL), which exhibits powerful classification capability, has been introduced into SEI for better identification performance. In the recent years, a novel DL model, named as complex-valued neural network (CVNN), has been applied into SEI methods for directly processing complex baseband signal and improving identification performance, but it also brings high model complexity and large model size, which is not conducive to the deployment of SEI, especially in Internet-of-things (IoT) scenarios. Thus, we propose an efficient SEI method based on CVNN and network compression, and the former is for performance improvement, while the latter is to reduce model complexity and size with ensuring satisfactory identification performance. Simulation results demonstrated that our proposed CVNN-based SEI method is superior to the existing DL-based methods in both identification performance and convergence speed, and the identification accuracy of CVNN can reach up to nearly 100% at high signal-to-noise ratios (SNRs). In addition, SlimCVNN just has 10% ~ 30% model sizes of the basic CVNN, and its computing complexity has different degrees of decline at different SNRs; there is almost no performance gap between SlimCVNN and CVNN. These results demonstrated the feasibility and potential of CVNN and model compression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».