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XSRPdataset|无线通信安全数据集|无线电频率指纹识别数据集
收藏arXiv2022-06-16 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/njuptzsp/XSRPdataset
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XSRPdataset是由南京邮电大学电信工程学院创建的大规模数据集，专门用于基于LTE系统的无线电频率指纹（RFF）识别研究。该数据集包含4000个样本，通过10个不同的XSRP作为发射器，在800MHz频率带宽下，模拟了视线（LOS）和非视线（NLOS）两种信道环境。数据集的创建过程涉及从发射端到接收端的完整信号处理，包括源数据生成、信道编码、调制映射等步骤。该数据集的应用领域主要集中在无线通信安全，特别是通过RFF技术提高无线网络的安全性能，解决身份伪造等安全问题。
提供机构：
南京邮电大学电信工程学院
创建时间：
2022-05-25
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
XSRPdataset的构建基于LTE系统，通过软件无线电外设平台生成。该数据集的生成过程中，采用了10个不同的XSRP作为发射器，并在800 MHz的LTE信号频段内进行信号传输和接收数据的采集。为了模拟真实世界的无线通信环境，数据集在两种不同的信道环境中生成，包括视距（LOS）和非视距（NLOS）信道。此外，数据集的参数如频段、调制模式和天线增益等均可由用户自定义，以满足不同研究需求。
特点
XSRPdataset的主要特点在于其真实性和多样性。该数据集不仅涵盖了多种硬件设备和复杂的信道环境，还提供了发射端和接收端的数据，使得研究者能够更全面地分析无线通信中的信号特征。此外，数据集的生成过程严格遵循LTE系统的通信协议，确保了数据的可靠性和一致性。通过这种多维度的数据采集方式，XSRPdataset为深度学习在无线设备识别中的应用提供了坚实的基础。
使用方法
XSRPdataset适用于基于深度学习的无线设备识别研究。研究者可以通过该数据集训练卷积神经网络（CNN）等模型，以提取和识别无线设备的独特特征。数据集的结构设计使得用户可以方便地进行数据分割，将其划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的性能。此外，数据集的开放性和可重复性使得研究结果具有较高的可信度和可比性，有助于推动无线通信安全领域的研究进展。
背景与挑战
背景概述
随着无线通信技术的不断进步，物联网（IoT）的应用已成为日常生活不可或缺的一部分。然而，随之而来的网络攻击，如身份冒充攻击，也愈发频繁。为了增强无线通信的安全性，无线电频率指纹识别（RFF）技术应运而生。RFF技术通过识别无线设备的硬件不完美性特征，来加强无线通信的安全性。XSRPdataset数据集正是在这一背景下，由南京邮电大学、哈尔滨工程大学、亚琛工业大学和东北大学的研究人员共同创建的。该数据集基于长期演进（LTE）系统，通过软件无线电外设平台生成，旨在模拟真实世界的无线电频率信号，并提供多样化的信道环境数据。这一数据集的创建不仅满足了大规模数据集的需求，还为深度学习在RFF识别技术中的应用提供了可靠的数据支持。
当前挑战
XSRPdataset数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，现有的RFF数据集大多采集自2.4G无线设备，且信道环境单一，无法全面反映真实世界的复杂性。其次，这些数据集仅记录了接收端的数据，缺乏发送端的数据，限制了数据集的全面性。XSRPdataset通过使用LTE系统和多样化的信道环境，试图解决这些挑战。然而，数据集的生成过程中仍需克服信道环境多样性带来的数据复杂性问题，以及如何在不同信道环境下保持RFF特征的稳定性。此外，数据集的验证和可靠性测试也是一项重要挑战，确保数据集在深度学习模型中的有效应用。
常用场景
经典使用场景
XSRPdataset 数据集在无线通信安全领域中被广泛应用于设备识别和无线网络的安全性能提升。通过利用深度学习技术，该数据集能够有效提取无线设备的射频指纹（RFF），从而实现对设备的精确识别。其经典使用场景包括但不限于：在物联网（IoT）设备中，通过分析设备的RFF特征，识别潜在的假冒攻击，确保网络通信的安全性。此外，该数据集还可用于训练神经网络模型，以提高在复杂无线信道环境下的设备识别准确率。
实际应用
XSRPdataset 数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在需要高安全性保障的无线通信环境中。例如，在军事通信、智能交通系统和工业物联网中，设备的精确识别对于防止假冒攻击和保障通信安全至关重要。通过使用该数据集训练的模型，可以实时监测和识别网络中的设备，及时发现并阻止潜在的安全威胁。此外，该数据集还可用于开发和测试新的安全协议和算法，确保其在实际应用中的有效性和鲁棒性。
衍生相关工作
XSRPdataset 数据集的发布和应用催生了一系列相关研究工作，推动了无线通信安全领域的技术进步。例如，基于该数据集的研究者们开发了多种深度学习模型，用于提高设备识别的准确性和效率。此外，该数据集还被用于验证和改进现有的射频指纹识别技术，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。这些研究不仅提升了设备识别的性能，还为未来的无线通信安全研究提供了宝贵的数据支持和理论基础。
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