LORA_RFFI_DATASET_DIFFERENT_SPREADING_FACTORS

This project builds a length-versatile and noise-robust LoRa radio frequency fingerprint identification (RFFI) system. The LoRa signals are collected from 10 commercial-off-the-shelf LoRa devices, with the spreading factor (SF) set to 7, 8, 9, respectively. The packet preamble part and device labels are provided.More details can be found at gxhen/lengthVersatileRFFI (github.com). Please cite the paper 'Towards length-versatile and noise-robust radio frequency fingerprint identification', IEEE Trans. Inf. Forensics Security (TIFS), 2023.

本项研究构建了一个长度可变且抗噪能力强的LoRa无线电频率指纹识别（RFFI）系统。该系统收集了来自10款商用LoRa设备的LoRa信号，其扩频因子（SF）分别设置为7、8、9。同时提供了数据包前导部分和设备标签的详细信息。更多详情请参阅gxhen/lengthVersatileRFFI（github.com）页面。如需引用，请参考论文《迈向长度可变且抗噪的无线电频率指纹识别》，发表于IEEE信息取证安全 Transactions (TIFS)，2023年。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含10个商用LoRa设备在不同扩频因子（SF7、SF8、SF9）下的信号数据，旨在支持无线电频率指纹识别（RFFI）系统的研究，特别关注系统的长度可变性和抗噪声能力。数据集提供了数据包的preamble部分和设备标签，适用于LoRa设备认证和深度学习应用场景。