[发明专利]一种基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对方法及装置有效
| 申请号: | 202011421301.3 | 申请日: | 2020-12-07 |
| 公开(公告)号: | CN112492609B | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
| 发明(设计)人: | 殷丽华;李超;王滨;李凡;方滨兴;孙哲;罗熙;王星;李丹 | 申请(专利权)人: | 广州大学 |
| 主分类号: | H04L9/08 | 分类号: | H04L9/08;H04W4/70;H04W84/12 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 陈旭红;吴落 |
| 地址: | 510006 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 wi fi 信号 波动 iot 设备 安全 自动 配对 方法 装置 | ||
1.一种基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对方法,其特征在于,包括:
控制待配对设备与信任链中的原有安全设备同时向Wi-Fi设备发射规定格式的Wi-Fi数据包;所述Wi-Fi设备对所述Wi-Fi数据包进行预处理,获得Wi-Fi信号的信道状态信息;
对所述Wi-Fi信号的信道状态信息进行降噪和滤波处理;并对处理后的Wi-Fi信号的信道状态信息进行特征提取,并生成相应的特征密钥;其中,所述特征提取包括:提取不同时间段内时域信息和频域信息;
判断待配对设备的特征密钥和原有安全设备的特征密钥是否相同,若是,则自动进行配对所述待配对设备;若否,则不允许配对所述待配对设备。
2.根据权利要求1所述的基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对方法,其特征在于,所述时域信息包括:波形因子、脉冲因子、峭度因子、裕度因子、短时能量和短时自相关函数;所述频域信息包括:重心频率、均方频率、基频、频谱、能量谱和小波系数。
3.根据权利要求1所述的基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对方法,其特征在于,所述降噪处理包括:快速傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)额离散小波变换(DWT);所述滤波处理包括:高斯滤波和卡尔曼滤波。
4.一种基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对装置,其特征在于,包括:数据处理模块、特征提取模块和判断模块;其中,
所述数据处理模块,用于控制待配对设备与信任链中的原有安全设备同时向Wi-Fi设备发射规定格式的Wi-Fi数据包;所述Wi-Fi设备对所述Wi-Fi数据包进行预处理,获得Wi-Fi信号的信道状态信息;
所述特征提取模块,用于对所述Wi-Fi信号的信道状态信息进行降噪和滤波处理;并对处理后的Wi-Fi信号的信道状态信息进行特征提取,并生成相应的特征密钥;其中,所述特征提取包括:提取不同时间段内时域信息和频域信息;
所述判断模块,用于判断待配对设备的特征密钥和原有安全设备的特征密钥是否相同,若是,则自动进行配对所述待配对设备;若否,则不允许配对所述待配对设备。
5.根据权利要求4所述的基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对装置,其特征在于,所述时域信息包括:波形因子、脉冲因子、峭度因子、裕度因子、短时能量和短时自相关函数;所述频域信息包括:重心频率、均方频率、基频、频谱、能量谱和小波系数。
6.根据权利要求4所述的基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对装置,其特征在于,所述降噪处理包括:快速傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)额离散小波变换(DWT);所述滤波处理包括:高斯滤波和卡尔曼滤波。
7.一种计算机终端设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至3任一项所述的基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对方法。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的基于Wi-Fi信号波动的IoT设备安全自动配对方法。
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