CWGAN-GP Augmented CAE for Jamming Detection in 5G-NR in Non-IID Datasets
Notice bibliographique
Résumé
In the ever-expanding domain of 5G-NR wireless cellular networks, over-the-air jamming attacks are prevalent as security attacks, compromising the quality of the received signal. We simulate a jamming environment by incorporating additive white Gaussian noise (AWGN) into the real-world In-phase and Quadrature (I/Q) OFDM datasets. A Convolutional Autoencoder (CAE) is exploited to implement a jamming detection over various characteristics such as heterogenous I/Q datasets; extracting relevant information on Synchronization Signal Blocks (SSBs), and fewer SSB observations with notable class imbalance. Given the characteristics of datasets, balanced datasets are acquired by employing a Conv1D conditional Wasserstein Generative Adversarial Network-Gradient Penalty(CWGAN-GP) on both majority and minority SSB observations. Additionally, we compare the performance and detection ability of the proposed CAE model on augmented datasets with benchmark models: Convolutional Denoising Autoencoder (CDAE) and Convolutional Sparse Autoencoder (CSAE). Despite the complexity of data heterogeneity involved across all datasets, CAE depicts the robustness in detection performance of jammed signal by achieving average values of 97.33% precision, 91.33% recall, 94.08% F1-score, and 94.35 % accuracy over CDAE and CSAE.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».