DroneRFa：用于侦测低空无人机的大规模无人机射频信号数据集

为研究与发展反无人机检测识别技术,该文公开了一个名为DroneRFa的大规模无人机射频信号数据集。该数据集使用软件无线电设备探测无人机与遥控器相互通信的射频信号,包含城市户外场景下运动无人机信号9类、城市室内场景下信号15类以及背景参照信号1类。每类数据有不少于12个片段,每个片段包含1亿个以上的采样点。数据采集覆盖了3个ISM无线电频段,记录无人机多频通信的真实活动。该数据集具有详细的无人机户外飞行距离和工作频段标注,以前缀字符结合二进制编码的形式方便用户灵活访问所需数据。此外,该文提供了基于频谱可视统计特征和基于深度学习表征的两种无人机识别方案,以验证数据集的可靠和有效性。     

基于低速处理器的功能最小化嵌入式Web服务器的设计

目前嵌入式Web服务器多使用专用集成电路(ASIC)技术或高速处理器实现，但嵌入式系统中大量存在的是技术较为成熟的低速处理器，基于低速处理器设计嵌入式Web服务器，市场前景非常广阔但技术难度较大。本提出了一种基于低速处理器的功能最小化Web服务器的设计方案，着重分析了HTTP协议的实现方法。     

面向毫米波雷达手势分类的RDI数据增强方法

在基于毫米波雷达的手势分类任务中,应用深度学习技术可以显著提高准确率。然而,深度学习技术对数据量的依赖性很高,当训练样本数据稀缺时容易出现过拟合问题。由于不同的毫米波雷达参数差异较大、采集数据耗时费力,基于毫米波雷达的手势数据量往往非常有限。为了解决数据量稀缺这一问题,本文提出了一种融入注意力模块的距离多普勒图自编码（Range-Doppler Image AutoEncoder with Attention Module, RDI-AEAM）数据增强方法,旨在增强毫米波雷达手势数据的RDI表征。该方法针对RDI缺乏语义信息、难以进行标注以及特征不明显的特点,构建了一个融入注意力模块的自编码网络。首先,利用自编码器进行特征提取和数据压缩,学习输入数据的分布并提取有用特征。其次,利用注意力模块专注学习通道和空间维度的特征,解决特征不明显问题,使模型能够更加集中关注重要特征。训练过程中,预定义了原始数据标签,使用最小均方误差损失函数衡量生成数据的质量,达到设定阈值时将生成数据与预定义标签相关联,而无须额外后期标注。实验先选择100%训练集进行增强,相比仅使用原始训练集进行训练的结果,数据增...