[發明專利]基于差分復數深度神經網絡的通信輻射源個體識別方法在審
| 申請號： | 202011208229.6 | 申請日： | 2020-11-03 |
| 公開（公告）號： | CN112398552A | 公開（公告）日： | 2021-02-23 |
| 發明（設計）人： | 李靖超;應雨龍;董春蕾;張斌 | 申請（專利權）人： | 上海電機學院 |
| 主分類號： | H04B17/30 | 分類號： | H04B17/30;H04L27/00 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200240 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 復數 深度 神經網絡 通信 輻射源 個體 識別 方法 | ||
本發明公開了一種基于差分復數深度神經網絡的通信輻射源個體識別方法，解決了目前提取具有獨特原生屬性的射頻指紋仍具挑戰性，對于同廠家同批次同型號的無線設備的識別率低的問題，其技術方案要點是包括有以下步驟：通過接收機對通信輻射源個體的射頻基帶信號進行采集，獲得初始I/Q兩路信號；對每一段初始I/Q信號進行差分處理，形成新的I/Q兩路信號片段，對新的I/Q兩路信號片段進行歸一化處理，作為發射機的發射指紋；利用復數深度神經網絡對發射機的射頻指紋進行識別，本發明的一種基于差分復數深度神經網絡的通信輻射源個體識別方法，能提高識別準確率、有效性和可靠性。
技術領域
本發明涉及射頻指紋識別技術，特別涉及一種基于差分復數深度神經網絡的通信輻射源個體識別方法。
背景技術
目前對射頻指紋識別的研究現狀，提取具有獨特原生屬性的射頻指紋仍然是一件極具挑戰性的任務，提取的射頻指紋仍然受大量因素的制約，在射頻指紋產生機理、特征提取和特征選擇方面，以及在射頻指紋的魯棒性和抗信道環境干擾等方面，尤其是對于同廠家同批次同型號的無線設備的識別率低，還有大量問題有待研究。
發明內容
本發明的目的是提供一種基于差分復數深度神經網絡的通信輻射源個體識別方法，能提高識別準確率、有效性和可靠性。
本發明的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現的：
一種基于差分復數深度神經網絡的通信輻射源個體識別方法，包括有以下步驟：
S1、通過接收機對通信輻射源個體的射頻基帶信號進行采集，獲得初始I/Q兩路信號；
S2、對每一段初始I/Q信號進行差分處理，形成新的I/Q兩路信號片段，對新的I/Q兩路信號片段進行歸一化處理，直接作為發射機的發射指紋；
S3、利用復數深度卷積神經網絡對發射機的射頻指紋進行識別。
作為優選，所述復數深度卷積神經網絡進行訓練和識別所用的差分處理后的新的I/Q兩路信號片段長度相統一。
作為優選，通過接收機對發射機發送的射頻基帶信號進行采集具體包括有：
接收機對接收到的信號進行下變頻得到基帶信號Y(t),
接收機接收到的信號R(t)＝S(t)，S(t)為發射機發射的射頻信號，
其中，X(t)為發射機基帶信號,fcTx為發射機載波頻率；fcRx為接收機載波頻率，為接收機接收信號時的相位誤差；
當fcRx≠fcTx時，接收機下變頻得到的基帶信號即為：
式中，θ＝fcRx-fcTx。
作為優選，對I/Q兩路信號的差分處理具體如下：
其中，Y*為取共軛值，n為差分的間隔(這里n取為1)，差分處理后的信號D(t)包含有一個恒定數值的相位旋轉因子e-j2πθn。
綜上所述，本發明具有以下有益效果：
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