[發明專利]一種基于QPSK信號雙譜能量熵和顏色矩的射頻指紋識別方法

有效

• 申請號: 201710396747.7
• 申請日: 2017-05-31
• 公開（公告）號: CN107092898B
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: 崔高峰;王欣;王新宇;王程;王衛東
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京永創新實專利事務所 11121
• 代理人: 趙文利

本發明公開了一種基于QPSK信號雙譜能量熵和顏色矩的射頻指紋識別方法，涉及無線通信領域，具體是發送端的某個比特流信號，采用QPSK映射得到信號s(n)；經過上變頻后，得到調頻信號p(n)，并輸入到功率放大器中輸出信號Φ(n)，經過數模轉換處理后得到模擬信號，將模擬信號發送出來并在發送過程中加入AWGN，接收端經過模數轉換處理后得到數字信號r(n)，經過下變頻后得到基帶信號，從基帶信號中提取射頻指紋特征：雙譜能量熵，一階矩和二階矩；然后，通過SVM分類器對射頻指紋特征進行分類訓練和測試，得到測試類別結果；通過將測試類別結果與其實際類別結果做對比，得到分類準確率P_c。本發明通過SVM分類器對射頻信號進行有效分類，在低信噪下識別準確率相較于傳統方法提升了近20％。

技術領域

本發明涉及無線通信領域，具體是一種基于QPSK信號雙譜能量熵和顏色矩的射頻指紋識別方法。

背景技術

在無線通信系統中，由無線網絡的開放性帶來的安全問題不容忽視。

傳統的方法主要基于密碼機制的安全協議來實現對數據完整性和機密性的保護，以及提供通信雙方身份的認證。但是這樣的認證信息很容易被惡意用戶通過軟件仿造，存在著潛在的威脅。考慮到即使是同一廠家生產的同一型號的不同設備，在制造過程中，由于氧化層厚度、摻雜濃度等不同會形成個體差異，而這些個體差異也會在通信信號中有所體現。

無線通信的射頻指紋提取和識別技術就是通過分析無線設備的通信信號來提取設備的“射頻指紋”，從而進行設備識別。設備識別準確率很大程度上取決于指紋特征的選擇，因此需要研究包含在通信信號中的設備指紋特征，以提高設備識別準確率。

現有的射頻指紋識別技術中存在低信噪比情況下，設備的識別準確率不高的問題；比如圍線積分雙譜中矩形積分雙譜、圓周積分雙譜和軸線積分雙譜等，雖然具有高階譜抑制高斯噪聲、保留信號幅度和相位信息的特征，同時處理的方法比較簡便而得到廣泛應用。但是，圍線積分雙譜通過選擇不同的圍線積分路線將二維雙譜矩陣轉化為一維矩陣的過程中，忽略了很多雙譜矩陣固有的特征，導致在低信噪比下識別準確率并不理想。

發明內容

本發明針對現有的射頻指紋識別技術中，存在的低信噪比條件下識別準確率不高的問題，提出了一種基于QPSK信號雙譜能量熵和顏色矩的射頻指紋識別方法；

具體步驟如下：

步驟一、針對OFDM系統發送端的某個比特流信號，采用QPSK映射得到QPSK信號s(n)；

n＝0,1,2…N-1，N為QPSK信號s(n)的長度；

步驟二、將QPSK信號s(n)經過上變頻后，得到調頻信號p(n)，并輸入到功率放大器中，輸出信號Φ(n)；

調頻信號p(n)計算如下：

p(n)＝s(n)e^j2πnfT

其中f為發送端的載波頻率，為QPSK信號s(n)的采樣間隔。

功率放大器采用泰勒多項式模型，功率放大器輸出信號為：

L_s為泰勒多項式的階數，{a_l}為多項式系數。

步驟三、將輸出信號Φ(n)經過數模轉換處理后得到模擬信號，將模擬信號發送出來并在發送過程中加入高斯白噪聲，接收端經過模數轉換處理后得到數字信號r(n)；

r(n)＝Φ(n)+υ(n)

υ(n)為高斯白噪聲；

步驟四、將數字信號r(n)經過下變頻后得到基帶信號，從基帶信號中提取射頻指紋特征；