무선단말기 RF-fingerprinting 특징의 비지도 클러스터링을 위한 차원축소 알고리즘 연구

• Published in: The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC Vol. 23; no. 3; pp. 83 - 89
• Main Authors: 정영규, 신학철, 나선필
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 30.06.2023
• Subjects: KL divergence; t-SNE; DMR Fingerprint; DPC
• ISSN: 2289-0238; 2289-0246

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들 에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동 종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이 다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안 한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이 용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.