Classification of LoRa Signals With Real-Time Validation Using the Xilinx Radio Frequency System-on-Chip
Classification of LoRa Signals With Real-Time Validation Using the Xilinx Radio Frequency System-on-Chip
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使用 Xilinx 射频片上系统对 LoRa 信号进行分类并进行实时验证
DOI：
10.1109/access.2023.3252170
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Horne C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Horne C
本文演示了一种在Xilinx射频片上系统（RFSoC）硬件上运行的实时LoRa物联网（IoT）信号分类技术。物联网信号正被用于更广泛的应用，因此了解它们的存在对于网络安全和基础设施保护以及战场态势感知非常重要。在这项研究中，使用RFSoC捕获LoRa波形数据集，该数据集限制了波形参数的可能组合。离线算法进行测试，对这些数据，以评估如何提取中心频率，带宽和扩频因子。然后，这些算法可以在Xilinx RFSoC上本地运行，以实现对来自非合作LoRa发射机的波形的实时分类，并具有高度的分类成功率。
This paper demonstrates a real-time LoRa Internet of Things (IoT) signal classification technique that runs on Xilinx Radio Frequency System-on-Chip (RFSoC) hardware. IoT signals are being used for wider arrays of applications and therefore awareness of their presence is important for cyber security and infrastructure protection as well as battlefield situational awareness. Within this research a dataset of LoRa waveforms is captured using the RFSoC which bounds the possible combinations of waveform parameters. Offline algorithms are tested against this data to evaluate how to extract the centre frequency, bandwidth and spreading factor. The algorithms are then adapted to run natively on the Xilinx RFSoC to enable real-time classification of waveforms from non-cooperative LoRa transmitters with a high degree of classification success.
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DOI：
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发表时间：
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通讯作者：
C. Horne
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发表时间：
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通讯作者：
A. Pieniezny
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发表时间：
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通讯作者：
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发表时间：
2022
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通讯作者：
M. Ritchie
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通讯作者：
Hamdaoui, Bechir