[发明专利]一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法及系统

权利要求书

1.一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：包括如下步骤：

采集待识别的无线射频设备发送的射频信号，对待识别的射频信号进行处理，得到待识别图像，将待识别图像输入预先训练的分类器，分类器依据分类标签得出无线射频设备的分类结果，依据分类结果计算得到对应的熵值；依据对应的熵值得到待识别无线分类设备的识别结果；

其中，所述分类器的训练包括：采集设备信息已知的无线射频设备发送的射频信号作为样本射频信号，并进行分类标签；对样本射频信号进行处理，得到样本图像，运用卷积神经网络算法读取样本图像数据，经过两层卷积池化并进行训练，得到分类器。

2.根据权利要求1所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：所述无线射频设备发送的射频信号为不同设备在不同多径信道条件下发送的相同频点的射频信号。

3.根据权利要求1所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：对样本射频信号进行处理和对待识别的射频信号的处理包括如下步骤：对接收到的信号进行信号捕获、下采样、能量归一化、频偏校正和信道均衡处理。

4.根据权利要求3所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：所述信号捕获的方法包括检测能量跳变位置；

所述下采样的频率大于奈奎斯特采样频率。

5.根据权利要求3所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：所述信道均衡处理包括如下步骤：将信号输入自适应均衡器，自适应均衡器采用均衡算法对输入信号的波形进行自适应前向反馈均衡处理。

6.根据权利要求5所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：所述自适应均衡器包括前向反馈均衡器；

所述前向反馈均衡器的训练序列和阶数预先指定。

7.根据权利要求6所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：所述自适应前向反馈均衡处理包括如下步骤：

前向反馈均衡器的输入信号码元进入延迟单元，经延迟单元后分别与相应的 R+1个抽头系数相乘，然后进入加法器进行线性加权求和，得到当前码元的均衡结果：

其中，是第个码元的抽头系数，是第个码元输入时刻的信号，是第个码元输入时刻的信号，是当前输入的码元的序号，是经抽头系数调整过的任意一个码元的序号，由于码元表示时间间隔相同的符号，因此上式时域表达式为：

简化上式得到前向反馈均衡器的第R个码元时刻的冲激响应表达式为：

其中，为抽头的时间延迟，是波形函数，是未经均衡处理的码元的序号，t是第R个码元所处的时间，为当前时刻之前第个的未经均衡处理的信号码元波形，为抽头系数；

当前信号码元加权求和结束后，求解当前码元和之前码元的误差数据，基于误差数据和当前码元调整前向反馈均衡器的抽头系数，用以减少均衡误差；

依次对后续码元进行自适应前向反馈均衡处理，直至所有的信号波形都经过校正后结束。

8.根据权利要求1所述的一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，其特征在于：所述分类器输出的分类结果数据包括待识别设备从属类别的识别结果和对应的概率；

所述分类器得出无线射频设备的分类结果，并依据分类结果计算得到对应熵值包括如下步骤：

分类器输出待测设备判断为第j类训练设备的概率，j=1，2，3……N，N为训练设备的类别数目；

计算此待测设备的熵值：

多次获取待测设备发送的射频信号，并分别求取熵值，依据待测设备的多个熵值求取该待测设备的熵均值；

将熵均值与预设的阈值进行比较，若熵均值小于设定的阈值，则判定待测设备为已知设备，并依据分类器给出的标签获取相应已知的设备的信息；否则，判定为未知设备。