【技术实现步骤摘要】
一种噪声增强射频指纹识别方法及装置
本专利技术涉及信息安全
，尤其涉及一种噪声增强射频指纹识别方法及装置。
技术介绍
随着无线通信技术的不断发展，尤其是物联网设备在各个领域的普及，其安全问题也越来越严峻。无线信号传输的开放性引起了一系列的安全挑战，如IP/MAC仿冒，重放攻击和拒绝服务攻击等。并且，由于大部分物联网设备成本低廉，难以支持复杂运算，所以轻量的物理层射频指纹安全技术得到了广泛的关注。射频指纹利用硬件设备本身的特征，是电路上硬件在生产制造时产生的容差的综合表现，具有唯一性，且难以克隆，引起了大量的研究与实践。现在的射频指纹技术由信号采集与处理、信号特征提取与特征识别三个部分组成。大部分现有方案都只是在理想信噪比下完成实验，当信噪比发生变化时，其有效性存疑。传统方案为了实现不同信噪比下的性能，需要构建多种信噪比条件下的模型，重复的训练过程耗费时间与计算资源，并且当信噪比较低时，简单的蒙特卡洛仿真难以穷尽噪声的影响，造成低信噪比下性能大幅下降。因此，一种轻量的能够在多种信道环境下运行的射频指纹识别方法是迫切需求的。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术针对现有技术存在的问题，提供一种噪声增强射频指纹识别方法及装置，本专利技术在获取待识别信号后，先对其进行信号处理，随后根据信噪比调节系统参数，对信号进行识别，可以有效的适应各种信噪比信道环境，提高低功耗设备在实际使用中的识别性能。技术方案：本专利技术所述的噪声增强射频指纹识别方法包括：(1)采集高信噪比环境中若干
【技术保护点】
1.一种噪声增强射频指纹识别方法，其特征在于该方法包括：/n(1)采集高信噪比环境中若干已知设备型号的无线设备的输出信号；/n(2)对每一无线设备的输出信号进行预处理/n(3)从每一无线设备的预处理后信号中选取若干目标符号进行周期叠加和展开，得到每一无线设备的特征向量；其中，所述目标符号为预处理后信号中重复发送的符号0；/n(4)计算每一无线设备的特征向量的均值，作为对应的无线设备型号的模板，并计算所有无线设备特征向量的协方差均值，作为马氏距离基础参数；/n(5)采集待识别无线设备的输出信号，对该输出信号进行信噪比估计，并按照步骤(2)和步骤(3)处理得到待识别无线设备的特征向量；/n(6)根据估计的信噪比和所述马氏距离基础参数计算得到马氏距离参数；/n(7)根据所述马氏距离参数计算待识别无线设备的特征向量与所有无线设备型号的模板的马氏距离，选择最小马氏距离对应的无线设备型号作为待识别无线设备的设备型号。/n
【技术特征摘要】
1.一种噪声增强射频指纹识别方法，其特征在于该方法包括：
(1)采集高信噪比环境中若干已知设备型号的无线设备的输出信号；
(2)对每一无线设备的输出信号进行预处理
(3)从每一无线设备的预处理后信号中选取若干目标符号进行周期叠加和展开，得到每一无线设备的特征向量；其中，所述目标符号为预处理后信号中重复发送的符号0；
(4)计算每一无线设备的特征向量的均值，作为对应的无线设备型号的模板，并计算所有无线设备特征向量的协方差均值，作为马氏距离基础参数；
(5)采集待识别无线设备的输出信号，对该输出信号进行信噪比估计，并按照步骤(2)和步骤(3)处理得到待识别无线设备的特征向量；
(6)根据估计的信噪比和所述马氏距离基础参数计算得到马氏距离参数；
(7)根据所述马氏距离参数计算待识别无线设备的特征向量与所有无线设备型号的模板的马氏距离，选择最小马氏距离对应的无线设备型号作为待识别无线设备的设备型号。
2.根据权利要求1所述的噪声增强射频指纹识别方法，其特征在于：步骤(2)中所述预处理包括：依次进行的下变频、过采样、信号检测和截取、能量归一化、信号频偏和相偏的估计与补偿和I/Q路信号提取。
3.根据权利要求1所述的噪声增强射频指纹识别方法，其特征在于：步骤(3)具体包括：
(3.1)从每一无线设备的预处理后信号中选取若干目标符号，所述目标符号为预处理后信号中重复发送的符号0；
(3.2)将选取的目标符号按符号周期进行叠加，其具体公式为：
式中，yk()表示从无线设备k的预处理后信号中选取的目标符号，y′k(t)表示叠加后的信号，T表示符号周期，N是叠加的数量，k＝1,…,K，K表示无线设备的个数；
(3.3)对叠加后的信号按I/Q进行展开，堆叠成特征向量：
Fk＝[real(y′k(TS)),imag(y′k(TS)),real(y′k(2TS)),imag(y′k(2TS)),...,real(y′k(T)),imag(y′k(T))]
式中，Fk表示无线设备k的特征向量，TS为采样时间，real()表示取实部，imag()表示取虚部，k＝1,…,K。
4.根据权利要求1所述的噪声增强射频指纹识别方法，其特征在于：步骤(6)具体包括：
(6.1)根据估计的信噪比按照下式计算噪声方差：
式中，SNRa表示估计的信噪比，表示噪声方差；
(6.2)根据噪声方差更新所述马氏距离基础参数，得到马氏距离参数：
式中，Σ*表示马氏距离参数，Σ表示马氏距离基础参数，I表示单位矩阵，N表示叠加的数量。
5.根据权利要求4所述的噪声增强射频指纹识别方法，其特征在于：步骤(7)具体包括：
(7.1)根据所述马氏距离参数按照下式计算待识别无线设备的特征向量与所有无线设备型号的模板的马氏距离：
式中，Mah(Ftest,μk)表示待识别无线设备的特征向量Ftest与无线设备型号k的模板μk的马氏距离，
(7.2)选择最小马氏距离对应的无线设备型号作为待识别无线设备的设备型号。
6.一种噪声增强射频指纹识别装置，其特征在于包括：
采集模块，用于在训练阶段采集高信噪比环境中若干已知设备型号的无线设备的输出...
【专利技术属性】
技术研发人员：方昊，周新宇，
申请(专利权)人：南京东科优信网络安全技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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