基于 LTE 系统与可变信道的真实世界射频信号数据集
信号处理
2022-06-17 v2
摘要
基于深度学习的射频指纹（RFF）识别有潜力提升无线网络的安全性能。近来，为满足大规模数据集的需求提出了若干 RFF 数据集。然而，这些数据集大多采集自 2.4G WiFi 设备且经过相似的信道环境。同时，它们仅提供了由特定设备接收的数据。本文利用软件无线电外设作为数据集生成平台。因此，用户可自定义数据集的参数，如频段、调制方式、天线增益等。此外，所提数据集通过多样且复杂的信道环境生成，旨在更好地刻画真实世界中的射频信号。我们在发射端与接收端采集数据集，以基于长期演进（LTE）模拟真实世界的 RFF 数据集。进而，我们验证了该数据集并确认其可靠性。本文的数据集与可复现代码可从 GitHub 链接下载：https://github.com/njuptzsp/XSRPdataset。
引用
@article{arxiv.2205.12577,
title = {A Real-World Radio Frequency Signal Dataset Based on LTE System and Variable Channels},
author = {Shupeng Zhang and Yibin Zhang and Xixi Zhang and Jinlong Sun and Yun Lin and Haris Gacanin and Fumiyuki Adachi and Guan Gui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12577},
year = {2022}
}