A lightweight LSTM-based open-set RF fingerprinting identification for edge deployment
5.5
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-11-25 03:32
摘要：
本研究提出了一种基于LSTM的轻量级神经网络架构，用于高效的开放集RF指纹识别。通过模拟信号生成和多种参数评估，展示了该模型在准确性和效率上的优势，尤其适合资源受限的边缘设备。实验结果表明，该模型在训练时间和存储需求上均显著低于传统深度学习模型，如ResNet和GoogleNet，显示出其在物联网安全领域的应用潜力。
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关键证据
提出了一种轻量级的9层LSTM神经网络架构，适用于开放集RF指纹识别。
在不同参数下评估了识别准确性，显示出高于98%的准确率。
与ResNet和GoogleNet相比，训练时间显著减少，适合边缘设备的部署。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于LSTM的轻量级神经网络架构，用于高效的开放集RF指纹识别。通过模拟信号生成和多种参数评估，展示了该模型在准确性和效率上的优势，尤其适合资源受限的边缘设备。实验结果表明，该模型在训练时间和存储需求上均显著低于传统深度学习模型，如ResNet和GoogleNet，显示出其在物联网安全领域的应用潜力。