LIPASE

LIPASE数据集包含使用LTE下行信号和数字天线阵列进行被动无人机跟踪的实验数据。

The LIPASE Dataset contains experimental data for passive unmanned aerial vehicle (UAV) tracking using LTE downlink signals and digital antenna arrays.

原始信息汇总

LIPASE 数据集概述

数据集简介

• 名称: LIPASE (LTE-based dIgital array PAssive SEnsing system)
• 用途: 支持被动雷达、无人机跟踪及集成感知与通信(ISAC)研究
• 数据类型: 包含原始实验数据和处理结果
• 相关论文: An Experimental Study of Passive UAV Tracking with Digital Arrays and Cellular Downlink Signals

数据内容

• Range-Doppler Maps: 交叉模糊函数计算结果
• Matlab脚本: 用于读取Range-Doppler地图和在地图上绘制GPS数据

实验设置

• 发射器: 商用LTE eNB，工作频率2130-2135 MHz
• 接收器: 配备两个均匀线性天线阵列(ULAs)的被动传感系统
• 目标: 沿圆形轨迹飞行的无人机(UAV)
• 基线距离: eNB与LIPASE接收器相距255米
• 采样率: 25 MHz

使用指南

1. 下载数据集: Download LIPASE Dataset
2. 运行算法: 使用提供的MATLAB脚本进行检测和跟踪算法测试

引用要求

bibtex @misc{sun2024experimentalstudypassiveuav, title={An Experimental Study of Passive UAV Tracking with Digital Arrays and Cellular Downlink Signals}, author={Yifei Sun and Chao Yu and Yan Luo and Tony Xiao Han and Haisheng Tan and Rui Wang and Francis C. M. Lau}, year={2024}, eprint={2412.20788}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={eess.SP}, url={https://arxiv.org/abs/2412.20788}, }

许可信息

• 许可证: Creative Commons Attribution 4.0 License

联系方式

• 联系人: Yifei Sun ([e-mail])
• GitHub仓库: https://github.com/yfsun0327/dataset-LIPASE

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

LIPASE数据集的构建是基于实际的被动雷达实验，通过部署在特定基线距离的被动感知系统，利用两个均匀线性天线阵列收集商业LTE基站发射的下行信号，并针对无人机的圆形轨迹进行信号反射。该数据集的构建不仅包含了原始的基带信号样本，还提供了经过预处理和干扰抑制的信号，以及通过交叉模糊函数计算得到的距离-多普勒映射结果。

特点

LIPASE数据集的特点在于其提供了用于被动雷达、无人机追踪以及集成感知与通信（ISAC）研究的实验数据。数据集包含原始的IQ样本、预处理后的信号、距离-多普勒地图，以及用于数据处理的MATLAB脚本，为研究人员提供了丰富的数据资源。此外，数据集遵循Creative Commons Attribution 4.0许可证，允许用户自由使用、分享和改编数据，仅需提供适当的归属。

使用方法

使用LIPASE数据集首先需要从指定链接下载数据集，随后在MATLAB环境中运行提供的脚本以进行数据处理和分析。用户可以依据数据集中的距离-多普勒地图和GPS数据，开发并测试自己的检测与追踪算法。在使用该数据集进行学术研究时，需按照要求引用相关文献，确保数据来源的透明性和可靠性。

背景与挑战

背景概述

LIPASE数据集，全称为LTE-based dIgital array PAssive SEnsing system，是一个旨在推动被动雷达、无人机跟踪以及集成传感与通信（ISAC）领域研究的实验数据集。该数据集收集了利用LTE下行信号和数字天线阵列进行被动无人机跟踪的实验数据。该研究由Yifei Sun、Chao Yu、Yan Luo、Haisheng Tan、Rui Wang以及Francis C. M. Lau等研究人员开展，并于2024年以预印本形式发表在arXiv上。LIPASE数据集的构建，不仅为相关领域的研究提供了宝贵的实验数据，也为学术界的进一步探索奠定了坚实基础。

当前挑战

在研究领域问题上，LIPASE数据集所面临的挑战主要包括如何精确地利用被动雷达技术跟踪无人机的运动轨迹。在构建过程中，研究人员遭遇了诸多挑战，如如何有效抑制干扰信号、提高信号的预处理质量、以及如何准确解析范围-多普勒地图等。这些挑战不仅考验着信号处理的理论基础，也考验着实验设计的精准度与实际操作的可行性。

常用场景

经典使用场景

在无线通信领域，LIPASE数据集被广泛应用于被动雷达与无人机（UAV）跟踪研究。该数据集通过捕获商业LTE信号下行的基带信号，辅以数字阵列天线，实现了对UAV的实时追踪，其经典使用场景在于提供了原始与预处理后的信号数据，以及相应的Matlab脚本，便于研究者深入分析UAV的运动轨迹。

解决学术问题

LIPASE数据集解决了学术研究中关于被动雷达追踪的准确性问题，特别是在UAV跟踪领域，它通过实验数据验证了数字阵列天线在被动雷达系统中的应用效果，为理解 LTE 信号反射特性提供了重要依据，从而促进了集成传感与通信（ISAC）技术的发展。

衍生相关工作

基于LIPASE数据集，学术界已衍生出一系列相关研究工作，如信号处理算法的改进、UAV跟踪策略的优化等，这些研究进一步推动了无线通信领域内被动雷达技术及UAV监测技术的发展。