[發明專利]一種基于相參積累消噪的射頻指紋特征提取和識別方法有效
| 申請號： | 201710557441.5 | 申請日： | 2017-07-10 |
| 公開（公告）號： | CN107392123B | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發明（設計）人： | 謝非佚;文紅;陳松林;陳宜;李雨珊 | 申請（專利權）人： | 電子科技大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06F17/14;H04B17/00 |
| 代理公司： | 成都金英專利代理事務所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 積累 射頻 指紋 特征 提取 識別 方法 | ||
本發明公開了一種基于相參積累消噪的射頻指紋特征提取和識別方法。它包括一個用于射頻指紋識別技術中的相參積累消噪步驟S4和一個在射頻指紋識別技術中對波形進行多分辨率分析的步驟S6；所述的步驟S4，將同一設備的多個開機瞬態信號樣本點幅值函數進行相參積累，信號強度變為原來的多倍，得到相參積累消噪信號；所述的步驟S6，對步驟A中得到的所述相參積累消噪信號，進行多分辨率分析。本發明在射頻指紋識別技術中使用相參積累方法，通過提高波形的信噪比，從而提高了射頻識別的準確率；并且，本發明在基于相參積累提高射頻識別的準確率的基礎上，利用多分辨率分析，降低了基于支持向量機的射頻指紋識別技術的計算復雜度。
技術領域
本發明涉及無線設備物理層接入認證領域，尤其涉及一種基于相參積累消噪的射頻指紋特征提取和識別方法。
背景技術
特征提取源于圖像處理，在信號檢測和處理中，它是一種對于預處理后的信號，進行分析和變換，以突出該信號具有代表性(具有明顯的物理意義或統計意義)的特征并提取保存的方法。特征提取的目的是在于減少數據存儲，降低輸入數據冗余，以便于發現更有意義的潛在變量，幫助對大量相似信號地深入了解與分析。射頻指紋特征提取是射頻指紋識別的關鍵步驟，對于接收到的無線信號，接收方必須對信號進行預處理，如某些必要的檢測、截取和變換，接著提取射頻指紋的特征。
在射頻指紋特征提取技術中，信道噪聲會對射頻識別的準確率產生較大影響。此外，雖然使用支持向量機可以提高射頻指紋識別的準確率，但是，由于支持向量機學習的樣本點數量需求十分巨大，導致計算復雜度高，計算資源開銷大。
發明內容
本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于相參積累消噪的射頻指紋特征提取和識別方法，提高了波形的信噪比，從而提高射頻識別的準確率；同時，本發明還利用多分辨率分析，降低了基于支持向量機的射頻指紋識別技術的計算復雜度，降低了計算資源開銷。
本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種基于相參積累消噪的射頻指紋特征提取和識別方法，包括一個用于射頻指紋識別技術中的相參積累消噪步驟S4；
進一步地，所述的步驟S4，將同一設備的多個開機瞬態信號樣本點幅值函數進行相參積累，信號強度變為原來的多倍，得到相參積累消噪信號。
進一步地，所述的方法，包括一個在射頻指紋識別技術中對波形進行多分辨率分析的步驟S6；
進一步地，所述的步驟S6，對步驟S4中得到的所述相參積累消噪信號，進行多分辨率分析。
進一步地，在所述的步驟S4中，相參積累消噪信號采用如下算法計算：
(1)設接收到的第m個脈沖是pm(t)：
pm(t)＝s(t)+nm(t)
其中s(t)是信號，nm(t)是不相關的高斯白噪聲，經過nk個脈沖的相參積累后：
(2)在積累后的信號z(t)中，噪聲的功率等于它的方差：
其中是一個脈沖噪聲的功率，δml為累加判定，當m＝l時，δml＝1；當m≠l時，δml＝0；nl(t)為高斯白噪聲，nk為相參積累的脈沖個數，為噪聲功率，l和m為相參積累計數單位。
在對nk個脈沖進行相參積累后，信噪比提高為原來的nk倍。若按照分貝(dB)計算為：
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