LoRa_Federated_RFFI_dataset

This dataset contains LoRa physical layer signals collected from 60 LoRa devices and six SDRs (PLUTO-SDR, USRP B200 mini, USRP B210, USRP N210, RTL-SDR). It is intended for use by researchers in the development of a federated RFFI system, whereby the signals collected from different receivers and locations can be employed for evaluation purposes.More details can be found at https://github.com/gxhen/federatedRFFI. Please cite the paper 'Federated Radio Frequency Fingerprint Identification Powered by Unsupervised Contrastive Learning', IEEE Trans. Inf. Forensics Security (TIFS), 2024.本数据集包含从60台LoRa设备与6台软件定义无线电（Software Defined Radio, SDR）采集得到的LoRa物理层信号，所采用的SDR型号包括PLUTO-SDR、USRP B200 mini、USRP B210、USRP N210及RTL-SDR。本数据集面向开展联合射频指纹识别（Radio Frequency Fingerprint Identification, RFFI）系统研发的研究人员，可借助来自不同接收机与不同采集位置的信号完成模型评估相关任务。更多详细信息可访问：https://github.com/gxhen/federatedRFFI。若使用本数据集，请引用以下论文：《基于无监督对比学习的联合射频指纹识别》，发表于IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)，2024年。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含60个LoRa设备和6种SDR设备（PLUTO-SDR、USRP B200 mini等）采集的LoRa物理层信号，专为联邦RFFI系统的研究设计，可用于不同接收器和位置采集信号的评估。