I detta dokument föreslås att man behandlar problemet med störklassificering i frekvensbanden Global Navigation Satellite System som ett svartvitt bildklassificeringsproblem, baserat på en tidsfrekvensanalys och bildkartläggning av en blockerad signal. I dokumentet föreslås också att man tillämpar maskininlärningsmetoder för att sortera den mottagna signalen i sex klasser, nämligen fem klasser när jammern är närvarande med olika jammertyper och en klass där jammer är frånvarande. Algoritmerna baserade på stödvektormaskiner visar upp till 94,90% noggrannhet i klassificering, och algoritmerna baserade på konvolutionella neurala nätverk visar upp till 91,36% noggrannhet i klassificering. De utbildnings- och testdatabaser som genereras för dessa tester tillhandahålls också i open access.
I REF behandlades störklassificeringsproblemet i Global Navigation Satellite System (GNSS)-banden som ett svartvitt bildklassificeringsproblem baserat på en tidfrekvensanalys och bildkartläggning av en blockerad signal.
Jammer Classification in GNSS Bands Via Machine Learning Algorithms
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}