一种基于射频指纹与深度学习的无线设备识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于射频指纹和深度学习的无线设备识别方法，包括：接受无线设备基带的I/Q信号，并进行采样；采样后的I/Q路信号延迟、差分处理；将多个差分处理后的信号绘制在同一个以I路和Q路为坐标轴的坐标空间中，形成多差分星座轨迹图，作为该设备的射频指纹；将设备指纹库中存储的指纹作为数据集，训练得到一个基于孪生神经网络的设备识别网络；当进行设备身份识别时，将待识别信号的多差分星座轨迹图与指纹库中的每个指纹进行组队，并将其放入设备识别网络中得到两者的相似度；放入判别器中，得到设备识别结果。本发明专利技术提高了物联网设备个体识别的识别效率，保证了更高的通信安全。安全。安全。

A wireless device identification method based on RF fingerprint and deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于射频指纹与深度学习的无线设备识别方法


[0001]本专利技术涉及通信信息安全领域，尤其涉及一种基于射频指纹与深度学习的无线设备 识别方法。

技术介绍

[0002]传统的安全策略大多建立在应用层，比如目前的认证机制一般采用基于密码学的安 全协议来实现。这种机制并不是完美无缺，例如存在密钥泄露风险和协议有漏洞等。无 线网络物理层身份鉴权技术由于其较强的抗伪装攻击能力，受到越来越多关注。利用物 理层特性构无线设备由于器件容差产生的射频指纹具有难以克隆的物理特性，利用射频 指纹来区分合法设备和非法设备是一种新的保护通信系统安全的物理层方法。就像每个 人都有自己独特的生物指纹特征，不同设备的射频指纹也有区别，因此射频指纹可用于 无线设备的物理身份识别和接入认证。
[0003]射频指纹提取是利用射频指纹进行物联网设备身份识别的重要一步。现有的射频指 纹识别技术也可分为基于瞬态信号和基于稳态信号两类。基于瞬态信号的射频指纹提取 与分类识别技术主要是利用发射机开启瞬间或者工作模式改变的短暂过程，信号发射功 率从零上升到额定功率阶段的信号变化特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于射频指纹与深度学习的无线设备识别方法，其特征在于：包括以下的步骤：1)接收端接受无线设备基带的I/Q信号，并以一定的采样率对接收到的无线信号进行采样；2)当特征不明显时，接收端使用延迟器对采样后的I/Q路信号进行5
‑
20个采样点的延迟；3)接收端选取多个差分间隔，分别对经过延迟器的信号进行差分处理；4)接收端将多个差分处理后的信号绘制在同一个以I路和Q路为坐标轴的坐标空间中，形成多差分星座轨迹图；5)将信号的多差分星座轨迹图存储在设备指纹库中，作为该设备的射频指纹；6)将设备指纹库中存储的指纹作为数据集，训练得到一个基于孪生神经网络的设备识别网络，该网络的输入为两个射频指纹，输出为两个射频指纹的相似程度；7)当进行设备身份识别时，将待识别信号的多差分星座轨迹图与指纹库中的每个指纹进行组队，并将其放入设备识别网络中得到两者的相似度；8)将网络的输出放入判别器中，判别两个设备是否为同一设备，并为判别器设置一个足够优秀的阈值，使得阈值以下的相似度判决为同类设备，阈值以上的设备判决为异类设备，最终得到设备识别结果。2.根据权利要求1所述的基于射频指纹与深度学习的无线设备识别方法，其特征在于，所述步骤1)中的采样率大于奈奎斯特采样定律所需要的最低采样率。3.根据权利要求1所述的基于射频指纹与深度学习的无线设备识别方法，其特征在于，所述步骤3)选取的多个差分间...

【专利技术属性】
技术研发人员：程伟华，王纪军，徐超，承轶青，张明远，
申请(专利权)人：江苏电力信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：