RFUAV|射频信号处理数据集|无人机检测数据集

RFUAV数据集是由浙江科技大学信息科学与工程学院开发的高质量原始射频数据集，包含37种不同无人机的约1.3 TB原始频率数据。该数据集旨在解决现有无人机检测数据集类型单一、数据量不足、信号-to-噪声比(SNR)范围有限等问题，提供了丰富的SNR级别和用于特征提取的基准预处理方法及模型评估工具。数据集适用于射频无人机检测和识别，有助于推动相关技术的研究与应用。

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数据集介绍

构建方式

RFUAV数据集的构建采用了从37种不同类型的无人机收集原始射频信号的方法。这些信号是通过使用通用软件无线电外围设备（USRP）设备在现实世界环境中捕获的。为了确保信号质量，数据收集过程在多个步骤中进行了细致的监控和评估，包括信号采集、存储和回放。通过这种方式，研究人员积累了大约1.3TB的原始频率数据，这些数据覆盖了广泛的信噪比（SNR）水平，并能够通过提供的数据转换工具进行调整。此外，RFUAV数据集还包括一个基于射频数据深入分析的无人机特征序列，称为射频无人机指纹，这有助于区分无人机信号。

特点

RFUAV数据集的特点在于其全面性和实用性。首先，它提供了广泛的无人机类型，共计37种，每种无人机都有至少15GB的原始数据。其次，数据集覆盖了从-20dB到20dB的广泛SNR水平，这对于模型训练和评估的准确性至关重要。此外，RFUAV还提供了基线预处理方法和模型评估工具，这些工具经过严格的实验验证，能够实现最先进的性能。数据集还定义了一个独特的射频无人机指纹，这是一个特征序列，有助于区分不同的无人机信号。

使用方法

使用RFUAV数据集的方法涉及多个步骤。首先，用户需要从数据集中选择适当的原始射频信号，这些信号已经按照标准的同相和正交（IQ）采样方法进行组织。然后，用户可以使用Matlab或Python等工具对这些数据进行预处理，以生成时间-频率谱图（spectrogram）。这些谱图随后可以输入到深度学习网络中，例如YOLO用于无人机信号检测，ResNet用于无人机类型识别。此外，数据集还提供了信号分离和SNR估计算法，这些算法可以利用RFUAV数据有效地从背景噪声和干扰中分离出单个无人机通信信号，并准确估计接收信号的SNR。

背景与挑战

背景概述

随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛，同时也带来了隐私和安全方面的挑战。为了应对这些挑战，研究人员提出了多种无人机检测系统，其中包括基于射频（RF）的检测系统。这类系统利用无人机与控制器之间的持续通信特性，通过接收和分析射频信号来检测无人机的存在。RFUAV数据集正是为了支持基于射频的无人机检测和识别而创建的。该数据集由浙江大学信息科学与工程学院的研究团队于2025年提出，包含了从37种不同的无人机收集的约1.3TB的原始频率数据。这些数据是在实际环境中使用通用软件无线电外围设备（USRP）设备收集的。RFUAV数据集不仅提供了丰富的原始数据，还定义了一种称为射频无人机指纹的无人机特征序列，有助于区分无人机信号。此外，RFUAV还提供了基线预处理方法和模型评估工具，为相关领域的研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

尽管RFUAV数据集为基于射频的无人机检测和识别研究提供了重要支持，但仍面临一些挑战。首先，现有的数据集往往缺乏足够的无人机类型和原始数据量，难以满足实际应用的需求。其次，现有的数据集往往缺乏涵盖广泛信噪比（SNR）的原始数据，或者不提供将原始数据转换为不同SNR水平的工具，这限制了模型训练和评估的有效性。最后，许多现有的数据集不提供开放获取的评估工具，导致该领域的研究缺乏统一的评估标准。RFUAV数据集旨在通过提供更多样化的无人机类型、涵盖广泛SNR水平的原始数据和开放获取的评估工具来克服这些挑战。

常用场景

经典使用场景

RFUAV数据集主要用于无人机检测与识别。该数据集提供了丰富的射频数据，可用于训练和评估基于射频的无人机检测模型。此外，RFUAV数据集还提供了信号处理工具和模型评估工具，有助于研究人员进行深入的数据分析。

解决学术问题

RFUAV数据集解决了现有数据集存在的无人机类型有限、原始数据量不足以及信噪比覆盖范围狭窄等问题。此外，RFUAV数据集还提供了公开的评估工具，为该领域的研究提供了统一的评价标准。

衍生相关工作

RFUAV数据集的发布促进了射频领域的研究。基于RFUAV数据集的研究成果包括但不限于：无人机特征序列的提取、基于深度学习的无人机检测与识别模型、信号分离与信噪比估计算法等。这些研究成果为射频领域的发展提供了重要的理论和技术支持。