RFMLS systems will learn to understand the difference between important and unimportant signals present in large bandwidths in order to build more useful and accurate spectrum awareness. This task emphasizes goal-driven attention.

2019年11月13日 · This repository hosts two key components to enable you to further your RFML research: a library with PyTorch implementations of common RFML networks, wrappers for …

美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）于2017年8月设立了新的研究项目无线电频谱机器学习系统（Radio Frequency Machine Learning Systems, RFMLS），探索在频谱领域利用机器学习理解无线电信号。 RFMLS项目的目标是创建能够全面理解无线电频谱的机器学习算法，识别潜在的危害信号，并根据任务由系统自主地做出响应。 目前该计划的合同授予了BAE Systems，Expedition Technologies，Northeastern …

Recently, Radio Frequency (RF) fingerprint-based identification schemes have attracted wide attention as they extract the inherent characteristics of hardware circuits which is very hard to …

2017年8月11日 · RF applications of the second and emerging machine-learning wave of AI should yield far more agile and versatile capabilities: an RFML system, with a sufficiently rich training set of RF data, should be able to identify an enormous range of both known and previously unseen RF waveforms.

2020年10月30日 · 美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）于2017年8月设立了新的研究项目无线电频谱机器学习系统（Radio Frequency Machine Learning Systems, RFMLS），探索在频谱领域利用机器学习理解无线电信号。 2. 机器学习与RFMLS项目. 2.1 机器学习的进展. 早期的人工智能主要基于专家系统，即在特定应用中执行具有明确规则定义的系统。 这些专家系统严格地将专业知识和决策规则限制在可预测的范围内，例 …

2020年9月11日 · 射频频谱正变得越来越拥挤，美国国防先期研究计划局（DARPA）启动名为“射频机器学习系统”（RFMLS）的新项目，将探寻先进机器学习（ML）如何帮助辨识和理解拥挤环境下的新信号。 现在由机器学习（ML）技术驱动的人工智能风头正健，并有着良好的发展预期。 在数字化书写、口语、图像、视频流和其他数字内容中获得足够训练的基础上，机器学习已成为语音识别、自动驾驶汽车和其他此前只能图像化能力的基础。 据DARPA微系统技术办公室的项目 …

Open source code for Radio Frequency Machine Learning - rdbadger/open_source_RFML

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