论文-DroneRF:用于基于RF的检测、分类和识别的无人机数据集

论文信息

题目：DroneRF dataset: A dataset of drones for RF-based detection, classification and identification

DroneRF 数据集：用于基于 RF 的检测、分类和识别的无人机数据集

作者：MHD Saria Allahham

发表时间：2019.10

Abstract

本文介绍了 DroneRF 数据集：一个基于射频 （RF） 的无人机数据集，可在不同模式下运行，包括关闭、打开和连接、悬停、飞行和视频录制。该数据集包含射频活动的记录，由从 3 架不同无人机收集的 227 个记录片段组成，以及没有无人机的后台射频活动的记录。数据已由射频接收器收集，该接收器拦截无人机与飞行控制模块的通信。接收器通过 PCIe 电缆连接到两台笔记本电脑，这些笔记本电脑运行一个程序，负责在数据库中获取、处理和存储检测到的射频数据。

Data

记录（records）是每种飞行模式的 10.25 秒射频背景活动和大约 5.25 秒的射频无人机通信。这产生了一个无人机射频数据库，其中有超过40 GB的数据，包含各种射频特征。共有 227 个片段（segments），每个段由两个大小相等的部分组成，每个部分包含 100 万个样本（samples），总共有 454 个记录文件（record files）。每个片段中的样本表示时域中采集的行RF信号的幅度。数据库中的段存储为逗号分隔值 （csv） 文件，这使得无人机射频数据库易于在任何首选软件上加载和解释。元数据都包含在其文件名中，用文件名即可区分出不同的数据。

笔记：共有 227 个片段（segments），每个段由两个大小相等的部分组成（L和H），每个部分包含 100 万个样本（samples，这里我感觉作者写错了，应该是1000万。图片中数据量是454*1000万，我下载后454个文件，每个文件中也是1000万）

Experimental

一、设备

1、通过无人机的遥控，以及对应的手机APP来控制无人机。

2、由两个RF接收机（USRP-2943R）截获的RF命令。

3、数据获取、处理和存储由我们在LabVIEW通信系统设计套件中设计的程序执行

二、接收机

1、两个规格一样的接收机（USRP-2943R）必须同时工作，其中第一个接收器捕获频段的下半部分，第二个接收器记录上半部分。（这部分是通信知识，不懂为什么用两个）

2、接收机可以设置：捕获的频段、RF频谱的下半部分或上半部分、载波频率、IQ 速率、每段采样数等。

三、文件名

文件用二进制唯一标识符命名。如下图。

第一层：
  00000   空中没有无人机
  1xxxx   空中有无人机
第二层：
  100xx   无人机为Bebop
  101xx   无人机为AR
  110xx   无人机为Phanton
第三层：
  10001   无人机为Bebop的第一中飞行模式
  ....

四、可视化

为了可视化数据，可以使用各种软件。如前所述，每个记录由片段（segments）组成，每个片段分为两部分。加载数据后，可以进行振幅归一化，以获得更好的可视化，这就是通过将该段中的所有样本除以其最大绝对值，最终得到1和-1之间的值。

如果需要进行数据分析，频率样本也可以使用离散傅里叶变换（DFT）计算来自两个接收器的每个记录段。

下载数据

数据从Mendeley下载，不用注册，直接下载（已压缩3.8G，下载成功）：
https://data.mendeley.com/datasets/f4c2b4n755/1

或者从Onedriver下载（未压缩40G，不稳定，下载失败）：
https://tutfi-my.sharepoint.com/personal/mohammad_al-sad_tut_fi/_layouts/15/onedrive.aspx?id=%2Fpersonal%2Fmohammad_al-sad_tut_fi%2FDocuments%2FDrones Raw RF Data&ga=1

GitHub上有代码Matlab和Python代码
https://al-sad.github.io/DroneRF/