Um Método Baseado em Fingerprint de Sinais e Aprendizado de Máquina para Identificação de Estações Terrenas Interferentes - Azevedo, Josinaldo; Vidal, Paulo C. S.; Goldschmidt, Ronaldo R. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2022: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2022.225035, 2022)
Redes via Satélite são essenciais no mundo e, por vezes, se apresentam como o único meio de conectar regiões de difícil acesso. Tais redes utilizam comunicação sem fio e são afetadas por sinais interferentes, o que torna relevante identificar a origem desses sinais. A principal técnica para identificar a origem de sinais interferentes é a geolocalização, que apresenta um grupo de estações terrenas suspeitas. Este trabalho propõe um método que pode reduzir o número de estações elencadas pela técnica da geolocalização, ao aplicar modelos de classificação a características de Radio Frequency Fingerprint extraídas dos sinais. O método proposto obteve acurácia superior a 98% em experimentos com dados reais envolvendo 64.800 instâncias de sinais e 6 estações terrenas.