Модель виявлення та класифікації радіочастотних сигналів

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка та дослідження моделі для виявлення та класифікації радіочастотних (РЧ) сигналів із використанням сучасних методів обробки сигналів і машинного навчання. Актуальність теми обумовлена зростанням використання бездротових пристроїв і необхідністю забезпечення ефективного моніторингу спектра з метою виявлення потенційних загроз, порушень або несанкціонованої активності в ефірі. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано основні методи виявлення РЧ сигналів, серед яких енергетичне детектування, спектральний аналіз та підхід на основі статистичних ознак. Здійснено побудову експериментального середовища з використанням програмно-визначеного радіо (SDR) на основі GNU Radio та HackRF One. Для задачі класифікації реалізовано алгоритм машинного навчання з використанням бібліотеки Scikit-learn, а також розроблено спеціалізований блок в GNU Radio для обробки вхідного сигналу в реальному часі. Експериментальна частина включала тестування моделі на сигналах з різних типів передавачів, зокрема дронів. Отримані результати підтверджують ефективність обраного підходу для виявлення та класифікації РЧ сигналів у реальних умовах.