Our colleagues: Matteo Anedda, Daniele D. Giusto and Luigi Serreli have published their research paper titled “A Generative Adversarial Network (GAN) Fingerprint approach over LTE” in the renowned Computer Science journal, IEEE Access.
The article talks about a localization technique of LTE mobile devices using fingerprinting techniques and the use of Generative Adversarial Networks (GANs) to increase the learning capabilities of machine learning models.
This research is based on Luigi Serreli’s Master’s thesis work, and created with collaboration with UniSS and UniBO.
Click below for more information
https://ieeexplore.ieee.org/document/10552848
Congratulations to the team for this significant achievement!
I nostri colleghi: Matteo Anedda, Daniele D. Giusto e Luigi Serreli hanno pubblicato la loro ricerca intitolata “A Generative Adversarial Network (GAN) Fingerprint Approach over LTE” sulla rinomata rivista di Computer Science, IEEE Access.
L’articolo parla di una tecnica di localizzazione di dispositivi mobili LTE che utilizza tecniche di fingerting e l’uso di Generative Adversarial Networks (GAN) per aumentare le capacità di apprendimento dei modelli di machine learning.
Questa ricerca è basata sul lavoro di tesi Laurea Magistrale di Luigi Serreli, e realizzata in collaborazione con UniSS e UniBO.
Clicca sotto per maggiori informazioni
https://ieeexplore.ieee.org/document/10552848
Congratulazioni al team per questo importante risultato!