One-shot generative distribution matching for augmented RF-based UAV identification

This work addresses the challenge of identifying Unmanned Aerial Vehicles (UAV) using radiofrequency (RF) fingerprinting in limited RF environments. The complexity and variability of RF signals, influenced by environmental interference and hardware imperfections, often render traditional RF-based id...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Machine learning with applications Jg. 20; S. 100638
Hauptverfasser:	Kazemi, Amir, Basiri, Salar, Kindratenko, Volodymyr, Salapaka, Srinivasa
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.06.2025 Elsevier
Schlagworte:	Data Augmentation Extrapolation Low-data regimes Synthetic data Wasserstein metric Extrapolation Data Augmentation Low-data regimes Wasserstein metric Synthetic data
ISSN:	2666-8270, 2666-8270
Online-Zugang:	Volltext
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