[發明專利]一種基于雙極大值的射頻指紋特征提取和識別方法

有效

• 申請號: 201811477070.0
• 申請日: 2018-12-05
• 公開（公告）號: CN109587136B
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 李雨珊;文紅;許愛東;謝非佚;李鵬;蔣屹新;陳松林
• 申請（專利權）人: 電子科技大學;南方電網科學研究院有限責任公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G06K9/00
• 代理公司: 成都巾幗知識產權代理有限公司 51260
• 代理人: 邢偉

本發明公開了一種基于雙極大值的射頻指紋特征提取和識別方法，包括以下步驟：S1.接收端分別接收來自多個射頻發射器的信號，并進行樣本采集，得到樣本集D；S2.從樣本集D中選取樣本數據，提取該樣本數據中的極大值，將選取出來的極大值組成樣本特征；S3.按照步驟S2依次對樣本集D中的每一個樣本數據進行處理，得到雙極大值特征集；S4.基于機器類學習算法，在雙極大值數據集的基礎上訓練分類器，對未知身份的射頻收發器進行識別。本發明利用雙極大值提取的方式，有效減少了提取得到的特征維數，進而降低計算復雜度，同時提高了特征的類別可分性能。

技術領域

本發明涉及通信設備接入認證領域,具體是涉及一種基于雙極大值的射頻指紋特征提取和識別方法，可以應用于終端設備接入認證。

背景技術

接入認證作為保障通信安全傳輸的第一步，其重要性不言而喻。認證一般通過安全協議進行，認證協議的實現是基于密碼機制，而如果密鑰泄露將導致現有的認證機制無法實現其聲稱的認證業務。基于射頻指紋的非密碼認證方法是根據終端設備的射頻指紋識別來確認終端設備，其認證激勵機理是任何終端設備的硬件都存在差異，并且難以克隆，因而能提供比傳統通信認證方法更高的安全性能。尤其是該方法是一種非對稱安全，在邊緣計算系統等場景，可以實現邊緣側的建庫和訓練，對終端進行快速的識別，終端幾乎不承擔任何計算；該方法也非常適用電力終端等場景的接入認證，該方法可以非常好地兼容電力終端的多樣化和異構特征。

射頻指紋由于其可唯一表征終端設備，而且能實現輕量級的識別認證，因而在終端安全接入、物聯網節點安全接入等領域中受到越來越多的關注。射頻指紋可分為采用“瞬態信號”變換而來的時域包絡、頻譜及小波因子等，以及采用“穩態信號”變換而來的頻偏、前導包絡及星座點等用于發射機的識別。特征提取作為射頻指紋識別過程的重要環節，其目的是為了提取出能夠體現不同信號差異的細微特征，但現有的射頻指紋特征提取和識別方案中，多數方法提取后的特征具有維數較大的特點，這給后續的數據處理挑選出更有利于分類判別的特征，減少數據存儲。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于雙極大值的射頻指紋特征提取和識別方法，利用雙極大值提取的方式，有效減少了提取得到的特征維數，進而降低計算復雜度，同時提高了特征的類別可分性能。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種基于雙極大值的射頻指紋特征提取和識別方法，包括以下步驟：

S1.接收端分別接收來自多個射頻發射器的信號，并進行樣本采集，得到樣本集D：

其中，S_ij表示從第i個射頻收發器信號中采集到的第j個樣本，i＝1,2,3,...,N，j＝1,2,3,...,M；N為射頻收發器的總數，M為對每個射頻收發器采集的信號樣本數；

S2.從樣本集D中選取樣本數據S_ij＝[d₁,d₂,...,d_k]，提取該樣本數據中的極大值d_l，使之滿足d_l＞d_l-1且d_l≥d_l+1，其中l＝2,3,...,k-1；k表示樣本數據S_ij的維數；將選取出來的前t個極大值組成樣本特征其中t表示預設的樣本數據維數；

S3.按照步驟S2依次對樣本集D中的每一個樣本數據進行處理，得到雙極大值特征集

S4.基于機器學習算法，在雙極大值特征集的基礎上訓練分類器，對未知身份的射頻收發器進行識別。

進一步地，所述步驟S1包括以下子步驟：