一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法，涉及无线通信领域，具体是发送端的某个比特流信号，采用QPSK映射得到信号s(n)；经过上变频后，得到调频信号p(n)，并输入到功率放大器中输出信号Φ(n)，经过数模转换处理后得到模拟信号，将模拟信号发送出来并在发送过程中加入AWGN，接收端经过模数转换处理后得到数字信号r(n)，经过下变频后得到基带信号，从基带信号中提取射频指纹特征：双谱能量熵，一阶矩和二阶矩；然后，通过SVM分类器对射频指纹特征进行分类训练和测试，得到测试类别结果；通过将测试类别结果与其实际类别结果做对比，得到分类准确率Pc。本发明专利技术通过SVM分类器对射频信号进行有效分类，在低信噪下识别准确率相较于传统方法提升了近20％。

【技术实现步骤摘要】
一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法
本专利技术涉及无线通信领域，具体是一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法。
技术介绍
在无线通信系统中，由无线网络的开放性带来的安全问题不容忽视。传统的方法主要基于密码机制的安全协议来实现对数据完整性和机密性的保护，以及提供通信双方身份的认证。但是这样的认证信息很容易被恶意用户通过软件仿造，存在着潜在的威胁。考虑到即使是同一厂家生产的同一型号的不同设备，在制造过程中，由于氧化层厚度、掺杂浓度等不同会形成个体差异，而这些个体差异也会在通信信号中有所体现。无线通信的射频指纹提取和识别技术就是通过分析无线设备的通信信号来提取设备的“射频指纹”，从而进行设备识别。设备识别准确率很大程度上取决于指纹特征的选择，因此需要研究包含在通信信号中的设备指纹特征，以提高设备识别准确率。现有的射频指纹识别技术中存在低信噪比情况下，设备的识别准确率不高的问题；比如围线积分双谱中矩形积分双谱、圆周积分双谱和轴线积分双谱等，虽然具有高阶谱抑制高斯噪声、保留信号幅度和相位信息的特征，同时处理的方法比较简便而得到广泛应用。但是，围线积分双谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、针对OFDM系统发送端的某个比特流信号，采用QPSK映射得到QPSK信号s(n)；n＝0,1,2…N‑1，N为QPSK信号s(n)的长度；步骤二、将QPSK信号s(n)经过上变频后，得到调频信号p(n)，并输入到功率放大器中，输出信号Φ(n)；调频信号p(n)计算如下：p(n)＝s(n)e

【技术特征摘要】
1.一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、针对OFDM系统发送端的某个比特流信号，采用QPSK映射得到QPSK信号s(n)；n＝0,1,2…N-1，N为QPSK信号s(n)的长度；步骤二、将QPSK信号s(n)经过上变频后，得到调频信号p(n)，并输入到功率放大器中，输出信号Φ(n)；调频信号p(n)计算如下：p(n)＝s(n)ej2πnfT其中f为发送端的载波频率，为QPSK信号s(n)的采样间隔；功率放大器输出信号为：Ls为泰勒多项式的阶数，{al}为多项式系数；步骤三、将输出信号Φ(n)经过数模转换处理后得到模拟信号，将模拟信号发送出来并在发送过程中加入高斯白噪声，接收端经过模数转换处理后得到数字信号r(n)；r(n)＝Φ(n)+υ(n)υ(n)为高斯白噪声；步骤四、将数字信号r(n)经过下变频后得到基带信号，从基带信号中提取射频指纹特征；射频的指纹特征包括：双谱能量熵，一阶矩和二阶矩；步骤五、通过SVM分类器对射频指纹特征进行分类训练和测试，得到测试类别结果；步骤六、将测试类别结果与其实际类别结果做对比，得到分类准确率Pc。2.如权利要求1所述的一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法，其特征在于：所述的步骤二中功率放大器采用泰勒多项式模型。3.如权利要求1所述的一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法，其特征在于：所述的步骤四具体为：步骤401、将数字信号r(n)经过下变频后得到基带信号y(n)；y(n)＝r(n)e-j2πnfT步骤402、计算基带信号y(n)的三阶累积量c3y(τ1,τ2)，并利用三阶累积量求出信号双谱B(ω1,ω2)；三阶累积量计算如下：c3y(τ1,τ2)＝E{y*(n)y(n+τ1)y(n+τ2)}*代表复共轭，τ1,τ2≥0代表时间的差值；对三阶累积量c3y(τ1,τ2)进行二维离散傅里叶变换得到基带信号双谱B(ω1,ω2)：ω1,ω2∈(-...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔高峰，王欣，王新宇，王程，王卫东，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11