移动终端识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种移动终端识别方法，包括获取现有的射频信号数据并预处理和标记得到训练数据集；构建移动终端识别初步模型并训练得到移动终端识别模型；采用移动终端识别模型进行实际的移动终端识别。本发明专利技术还提供了一种实现所述移动终端识别方法的系统。本发明专利技术提供的这种移动终端识别方法及系统，通过创新的识别模型设计和构建，不仅实现了移动终端的识别，而且本发明专利技术的可靠性更高、精确性更好且更加科学稳定。加科学稳定。加科学稳定。

【技术实现步骤摘要】
移动终端识别方法及系统


[0001]本专利技术属于通信
，具体涉及一种移动终端识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，物联网中无线接入技术应用愈加广泛。根据使用场景的不同，无线接入包含了Wi
‑
Fi接入、LoRa接入、Zigbee接入和蓝牙接入等。由于无线通信链路的开放性，承载信息的无线通信信号将完全暴露在电磁空间中，导致无线接入技术存在被窃听、篡改和仿冒等安全风险。针对以上问题，使用无线设备所固有的射频指纹来增强无线通信安全性的方法，近年来引起了广泛的关注。该类方法采用提取的无线信号的射频指纹，有效识别接入的无线终端。
[0003]目前，传统的射频信号的个体识别方案，通常采用传统的特征提取方法后，通过SVM分类器进行分类；这类方法虽然具有一定的效果，但是其识别的效果相对较差，而且可靠性较差。同时，现有的方案一般是针对具有固定位置的终端射频信号进行识别，尚没有关于移动终端的射频信号识别方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动终端识别方法，包括如下步骤：S1.获取现有的射频信号数据；S2.对步骤S1获取的数据进行预处理和标记，得到训练数据集；S3.基于循环卷积和生成对抗网络，构建包括了循环网络和卷积网络的移动终端识别初步模型；S4.采用步骤S2构建的训练数据集，对步骤S3构建的初步模型进行训练，得到移动终端识别模型；S5.采用步骤S4得到的移动终端识别模型，进行实际的移动终端识别。2.根据权利要求1所述的移动终端识别方法，其特征在于步骤S2所述的对步骤S1获取的数据进行预处理和标记，得到训练数据集，具体包括如下步骤：A.对获取的视频信号数据进行筛选、信号切割、信号下变频和信号抽样处理；B.将步骤A处理后的数据分为第一部分数据和第二部分数据，并按照如下规则进行处理：第一部分数据直接用于所述移动终端识别初步模型的训练；将第一部分数据进行衰落仿真，从而得到第一部分处理数据；第一部分处理数据用于循环网络的训练；将第二部分数据进行衰落仿真，然后采用训练后的循环网络生成增强数据；所述增强数据用于所述移动终端识别初步模型的训练。3.根据权利要求2所述的移动终端识别方法，其特征在于步骤S3所述的基于循环卷积和生成对抗网络，构建包括了循环网络和卷积网络的移动终端识别初步模型，具体包括如下步骤：构建的移动终端识别初步模型包括循环网络和卷积网络；所述循环网络包括两个结构相同、互为镜像对称的GAN网络；每一个GAN网络均共享循环网络的两个生成器，且各自拥有自身独立的判别器；所述循环网络用于对衰落信号进行数据增强所述的卷积网络包括若干个卷积层、GAN网络和全连接层；所述卷积网络用于识别VHF信号。4.根据权利要求3所述的移动终端识别方法，其特征在于所述生成器包括第一卷积层、第二卷积层、第一转置卷积层和第二转置卷积层；第一卷积层的卷积核为1
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4，步长为2，填充为1；第二卷积层的卷积核为1
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4，步长为2，填充为1；第一转置卷积层的卷积核为1
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4，步长为2，填充为1；第二转置卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙毅臻，蔡凌，赵彩丹，黄惟玥，田峥，余琦，朱宏宇，祝视，钟奕博，向行，李嘉龙，何泽平，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司信息通信分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：