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본 논문은 기존 RF 지문 인식이 단일 송신기만 가정했던 한계를 극복하고, 시간 및 주파수 상에서 중첩되는 다중 간섭 신호 환경을 고려하여 연구를 확장했습니다. 이 문제를 다중 레이블 분류 문제로 공식화하고 1D CNN을 적용했으며, 평균 오탐지율(False Negatives)에 대한 보정을 통해 높은 신뢰도를 확보했습니다.
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원문 바로가기무선 주파수(RF) 지문 인식이란 방출 신호에 새겨진 하드웨어 결함 특성을 기반으로 특정 송신기를 식별하는 스펙트럼 모니터링 기술입니다. 광범위하게 연구되었음에도 불구하고, 기존 연구들은 거의 예외 없이 한 번에 하나의 송신기만 방출하는 시나리오만을 고려하여 실제 적용 가능성이 제한적이었습니다. 본 논문에서는 시간과 주파수 상에서 중첩되는 여러 개의 방출 신호가 서로 간섭하는 동채널 간섭(co-channel interference)을 고려함으로써 RF 지문 인식 연구를 확장합니다. 구체적으로, 이 문제를 다중 레이블 분류 문제로 공식화하고 1차원 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용합니다. 나아가, 모델은 레이블 확률의 신뢰도 임계값(confidence thresholds)이 도출되도록 보정되었으며, 평균 오탐지율(False Negatives)에 대한 상한선 보장을 통해 실제 스펙트럼 정책 위반 사항을 놓치지 않을 수 있다는 수준의 신뢰도를 제공합니다. 제안된 방법은 802.11a (Wi-Fi), 4G LTE, 그리고 5G NR 파형을 전송하는 장치를 이용한 POWDER 5G 테스트베드에서 실제 데이터를 사용하여 검증되었습니다. 그 결과는 채널 조건에 따라 최대 97%에서 최소 73%의 정확도를 보였습니다. 또한 다양한 평균 오탐지 상한선에 대해 보정함으로써, 이 방법은 분포 외 간섭(out-of-distribution interference)에도 강건하며 약 (1 - 보정된 오탐지율)의 마이크로 재현율 점수(micro recall scores)를 달성하여 현실적인 고경쟁 무선 환경에서 제안된 방법의 잠재력을 입증했습니다.