本論文では、受信機の特性の違いによる影響を軽減するためのラジオ周波数指紋識別(RFFI)の手法を提案している。
まず、理論的な一般化誤差の上界を導出し、その分析に基づいて、ドメイン整列と適応的な擬似ラベリングの2つの主要な要素から成る新しい適応手法を提案した。
ドメイン整列では、両ドメインの特徴量分布が類似するように特徴空間を学習することで、ドメイン間の差異を縮小する。適応的な擬似ラベリングでは、クラスごとの擬似ラベルの信頼度を動的に調整し、高精度な擬似ラベルを生成することで、ターゲットドメインの情報を効果的に活用する。
実験結果から、提案手法が既存手法に比べて優れた性能を示すことが確認された。特に、受信機間の差異が大きい場合や環境変化の影響が大きい場合に顕著な性能向上が見られた。これは、提案手法のドメイン整列と適応的擬似ラベリングの効果によるものと考えられる。
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