DissIdent: A Dissimilarity-based Approach for Improving the Identification of Unknown UAVs
Notice bibliographique
Résumé
In Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), the real-time detection and identification of unauthorized UAVs is a significant challenge to be appropriately addressed. Currently, supervised-based learning models (e.g., Deep Neural Networks) can detect the presence of authorized UAVs with reasonable accuracy. Still, they can not handle properly the wide range of unknown signals in the airspace, mainly their categorization. Clustering techniques (e.g., DBSCAN) can be applied to identify and classify unfamiliar signals. However, the uncertainty regarding the nature of unknown sounds can lead to a large dimensional problem, hampering the performance of these techniques. Given these issues, we proposed DissIdent, a dissimilarity-based method for identifying unknown drones. Our approach takes advantage of the dissimilarity concept, in which a function of proximity maps extensive and multi-dimensional problems to a binary problem. DissIdent can identify patterns from different features through an intelligent workflow, mitigating the trade-off between the traceability and accuracy of massive multi-class problems. We carried out an extensive evaluation of DissIdent, comparing it with eight different approaches. The results pointed out DissIdent as a robust approach to detection and identification tasks, overcoming the compared methods. DissIdent addressed accuracy rates higher than 93% in all scenarios, presenting a concise detection and identification of unauthorized drones.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».