[发明专利]一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法及系统，属于无线通信技术领域，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。本发明可补偿多径衰落对射频指纹的影响，并能在已知设备类别中识别设备的具体身份，达到无线设备安全认证的目的。

技术领域

本发明涉及一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法及系统，属于无线通信技术领域。

背景技术

大多数无线环境下的通信会受到无线信道的影响，然而传统的无线设备身份识别技术更多考虑的是噪声对识别效果的影响，并未考虑实际中无线信道复杂的多径干扰效应，不能很好地识别叠加了多径信道的射频指纹，导致射频指纹参数提取困难。因此，需要一种可抵抗多径干扰的设备身份识别方法。

此外，现有的基于射频指纹的无线设备识别，无论是利用瞬态特性还是稳态特征，都是通过提取设备特定的参数信息用于设备身份识别，没有直接利用射频信号的图像信息。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，解决现有身份识别技术中多径衰落对射频指纹识别的影响和射频指纹参数提取困难的技术问题。

为达到上述目的，第一方面，本发明提供一种可抗多径衰落的射频指纹识别方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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，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。