five

RF-based Drone Detection Enhancement Dataset|无人机检测数据集|射频技术数据集

收藏
github2024-04-14 更新2024-05-31 收录
无人机检测
射频技术
下载链接:
https://github.com/iamziqi/Dataset-for-drone-signal
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集使用DJI Phantom4在城市环境中收集无人机信号。接收天线阵列为6元素均匀圆阵,采样率为60 Msps。阵列与无人机之间的距离从100米到1000米,间隔100米。每个样本包含6个阵元上的接收信号,每个阵元上的接收信号有7.5 × 10^5个时间快照。

This dataset was collected using a DJI Phantom4 in an urban environment to capture drone signals. The receiving antenna array is a 6-element uniform circular array with a sampling rate of 60 Msps. The distance between the array and the drone ranges from 100 meters to 1000 meters, in increments of 100 meters. Each sample includes received signals from 6 array elements, with each element's signal comprising 7.5 × 10^5 time snapshots.
创建时间:
2024-01-29
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
在构建RF-based Drone Detection Enhancement Dataset时,研究团队采用了DJI Phantom4无人机在城市环境中进行信号采集。接收天线阵列由六个元素的均匀圆形阵列组成,采样率为60 Msps。信号采集距离从100米到1000米不等,间隔为100米。每个样本包含六个阵列元素的接收信号,每个元素的接收信号具有7.5 × 10^5个时间快照。
特点
该数据集的主要特点在于其高精度的信号采集和多样化的环境适应性。通过在城市环境中采集信号,数据集能够反映出复杂背景噪声和干扰对无人机信号的影响。此外,数据集的均匀圆形阵列设计确保了信号的空间多样性,为无人机检测算法提供了丰富的训练数据。
使用方法
使用RF-based Drone Detection Enhancement Dataset时,研究者可以利用其高采样率和多元素阵列的特性,进行信号去噪和干扰消除的算法开发。数据集的多样性环境信号有助于提升算法的鲁棒性和适应性。研究者可通过访问官方GitHub仓库下载数据集,并参考提供的文献进行算法实现和验证。
背景与挑战
背景概述
近年来,无人机技术的迅猛发展引发了对其在城市环境中检测与识别的迫切需求。RF-based Drone Detection Enhancement Dataset由电子科技大学(University of Electronic Science and Technology of China)的研究团队于2024年创建,主要研究人员包括ZiQi Wang、ZiHan Cao、Julan Xie、Wei Zhang和ZiShu He。该数据集的核心研究问题在于通过广义去噪和干扰消除框架,提升基于射频信号的无人机检测能力。该数据集的发布不仅为无人机检测领域的研究提供了宝贵的资源,还为相关技术的实际应用奠定了基础。
当前挑战
该数据集在构建过程中面临多项挑战。首先,无人机信号在城市环境中的复杂背景噪声和多路径效应显著增加了信号处理的难度。其次,数据集的采集需在不同距离下进行,从100米到1000米不等,这对信号接收和处理的精度提出了高要求。此外,数据集的构建还需克服信号干扰和噪声去除的技术难题,以确保检测结果的准确性和可靠性。这些挑战不仅考验了研究团队的技术能力,也为后续研究提供了丰富的探索空间。
常用场景
经典使用场景
在无人机检测领域,RF-based Drone Detection Enhancement Dataset 提供了一个经典的使用场景,即通过分析无人机在城市环境中发射的无线电频率信号,来实现对无人机的精准检测。该数据集记录了无人机信号在不同距离下的接收情况,为研究者提供了一个丰富的数据资源,用于开发和验证无人机检测算法。
解决学术问题
该数据集解决了无人机检测中的一个关键学术问题,即如何在复杂的城市环境中,通过无线电频率信号的分析,实现对无人机的有效检测。通过提供高质量的无人机信号数据,该数据集为研究者提供了一个实验平台,有助于推动无人机检测技术的发展,提升检测的准确性和鲁棒性。
衍生相关工作
基于RF-based Drone Detection Enhancement Dataset,研究者们已经开展了一系列相关工作,包括开发新的信号处理算法、优化无人机检测模型以及探索多源数据融合技术。这些工作不仅提升了无人机检测的性能,还为其他无线电频率信号处理领域的研究提供了新的思路和方法。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

ROBEL

ROBEL是一个开源的低成本机器人平台,专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发,包含两个机器人:D'Claw,一个三指手机器人,用于促进精细操作任务的学习;D'Kitty,一个四足机器人,用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固,能够承受从零开始的硬件强化学习,目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务,这些任务具有密集和稀疏的任务目标,并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问,旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题,特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。

arXiv 收录

中国农村金融统计数据

该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。

www.pbc.gov.cn 收录

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

OpenSonarDatasets

OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。

github 收录

FAOSTAT Agricultural Data

FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织(FAO)提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据,旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。

www.fao.org 收录