[發(fā)明專利]一種基于智能載波同步的高區(qū)分度射頻指紋學(xué)習(xí)與提取方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110894778.1
• 申請日: 2021-08-05
• 公開（公告）號: CN113609982A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許威;謝仁杰;胡愛群
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K7/10;G06K9/62
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249
• 代理人: 孫峰

本發(fā)明公開了一種基于智能載波同步的高區(qū)分度射頻指紋學(xué)習(xí)與提取方法，包括：接收機(jī)過采樣接收有線或無線信號，通過下變頻得到全部基帶信號；進(jìn)行信號的智能同步，即利用帶可學(xué)習(xí)參數(shù)的映射對基帶信號進(jìn)行載波頻偏和相偏估計(jì)，去除估計(jì)所得頻偏和相偏，得到智能同步后的信號；對智能同步后得到的信號進(jìn)行射頻指紋提??；利用輔助分類器，所有可學(xué)習(xí)參數(shù)模塊通過極大似然估計(jì)進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過對經(jīng)典載波同步引入智能參數(shù)化學(xué)習(xí)，使得本發(fā)明提出的射頻指紋提取模型可以極大保留輸入信號關(guān)于設(shè)備身份相關(guān)信息，所提取的射頻指紋具有極高的區(qū)分度并對未見過設(shè)備依然具有極強(qiáng)的泛化能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及射頻指紋提取領(lǐng)域，特別是涉及一種基于智能載波同步的高區(qū)分度射頻指紋學(xué)習(xí)與提取方法。

背景技術(shù)

射頻指紋(RFF)源于發(fā)射機(jī)電路硬件設(shè)計(jì)的差異和生產(chǎn)工藝容差，即使同一生產(chǎn)批次的器件參數(shù)都有著細(xì)微差別。

設(shè)備的射頻指紋都具有唯一性且難以被克隆，因?yàn)榭梢员挥糜谟芯€或無線設(shè)備的身份識別與認(rèn)證。然而，由于現(xiàn)有的射頻指紋可區(qū)分度較低，現(xiàn)有公開的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的射頻指紋技術(shù)往往將射頻指紋識別當(dāng)作閉集識別問題，即被識別樣本必須出現(xiàn)在在已知訓(xùn)練集中，并通過一個(gè)訓(xùn)練好的分類器才可以實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的高精度識別。

現(xiàn)有的射頻指紋可區(qū)分度較低，其主要原因在于傳統(tǒng)信號處理技術(shù)依賴于模型設(shè)計(jì)和手工特征，而基于模型和手工特征的方法在處理基帶信號時(shí)不可避免地會造成設(shè)備相關(guān)信息的丟失，但理論上這些特征應(yīng)該被用作射頻指紋的一部分。同時(shí)，設(shè)備相關(guān)信息的丟失還會進(jìn)一步導(dǎo)致后續(xù)分類模型對弱特征的依賴和過擬合導(dǎo)致其無法對未見過設(shè)備依然具有識別能力。另一方面，當(dāng)射頻指紋的可區(qū)分度較低時(shí)，其可識別容納的設(shè)備數(shù)量及其有限，無法滿足日益增長的無線設(shè)備識別驗(yàn)證的應(yīng)用需求。

因此，如何最大化地保留設(shè)備強(qiáng)相關(guān)信息，使得射頻指紋提取模型在未見過設(shè)備依然可以保證其指紋的高可區(qū)分性時(shí)迫切需要且可行的。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于智能載波同步的高區(qū)分度射頻指紋學(xué)習(xí)與提取方法，用以實(shí)現(xiàn)在射頻指紋中極大化保留接收信號中的設(shè)備相關(guān)信息，同時(shí)對見過和沒見過設(shè)備依然具有極高的可區(qū)分性。本發(fā)明通過對傳統(tǒng)載波同步的智能化，利用極大似然估計(jì)對可學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，使得模型可以極大程度地保留其輸入的設(shè)備相關(guān)信息，并通過特征歸一化保證其優(yōu)化目標(biāo)與距離空間性質(zhì)相匹配，使得優(yōu)化所得到的高區(qū)分度射頻指紋可以僅通過距離比對實(shí)現(xiàn)設(shè)備識別和驗(yàn)證。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于智能載波同步的高區(qū)分度射頻指紋學(xué)習(xí)與提取方法，包括如下步驟：

步驟S1、采集基帶信號，并對基帶信號進(jìn)行能量歸一化處理；

步驟S2、利用參數(shù)化載波頻偏估計(jì)器對所述基帶信號進(jìn)行載波頻偏估計(jì)，再利用估計(jì)所得的頻偏對所述基帶信號進(jìn)行補(bǔ)償，得到頻偏修正后信號；利用參數(shù)化載波相偏估計(jì)器對所述頻偏修正后信號進(jìn)行載波相偏估計(jì)，再用估計(jì)所得相偏對所述頻偏修正后信號進(jìn)行補(bǔ)償?shù)玫街悄茌d波同步后的信號；

步驟S3、將所述智能載波同步后的信號輸入至參數(shù)化射頻指紋提取器中，獲得射頻指紋向量；其中，

所述參數(shù)化載波頻偏估計(jì)器包括第一可學(xué)習(xí)參數(shù)，所述參數(shù)化載波相偏估計(jì)器包括第二可學(xué)習(xí)參數(shù)，所述參數(shù)化射頻指紋提取器包括第三可學(xué)習(xí)參數(shù)，所述第一可學(xué)習(xí)參數(shù)、第二可學(xué)習(xí)參數(shù)以及第三可學(xué)習(xí)參數(shù)是通過大似然估計(jì)求得。

進(jìn)一步的，所述步驟S1具體包括：

接收機(jī)以采樣率f_s接收射頻信號r(t)，得到離散信號r(n)，采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)為M，通過下變頻得到全部基帶信號x_r(n),并將x_r(n)的能量歸一化至1。

進(jìn)一步的，所述步驟S2具體包括：