一种基于射频指纹识别的智能干扰方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于射频指纹识别的智能干扰方法及系统，属于无线通信技术领域。所述方法首先对无线信道进行频谱感知，获取设定频段内的活跃通信频点集，并对每个活跃通信频点采集无线信号的射频指纹；其次利用射频指纹识别，依次对采集的活跃无线信号的射频指纹进行识别，从而得到指定设备发射的无线信号；最后通过信号特征感知得到指定设备的信号特征，生成并发射与指定设备信号具有相同特征参数的干扰信号，从而有效干扰指定设备。本发明专利技术将射频指纹识别技术和信号特征感知技术相结合，能够有效地干扰信号特征时变的指定设备，提高了无线干扰系统的有效性和可靠性。了无线干扰系统的有效性和可靠性。了无线干扰系统的有效性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于射频指纹识别的智能干扰方法及系统


[0001]本专利技术属于无线通信
，尤其涉及一种基于射频指纹识别的智能干扰方法及系统。

技术介绍

[0002]通信干扰方法主要应用于通信对抗环境中，通过发射特定的电磁干扰信号来干扰目标通信系统。常见的干扰类型有单音干扰、多音干扰、扫频干扰、噪声调频干扰、窄带噪声干扰和跟踪干扰等。这些干扰方式是对一定频段范围内的所有设备的通信信号进行无差别干扰，这会导致同样在这一频段通信的非目标设备也受到干扰。此外，当通信系统被异源干扰信号干扰时，接收机的信噪比会明显低于正常接收信号，可根据此规律判断系统是否被干扰，从而执行一系列抗干扰措施。而当通信系统被同源干扰信号干扰时，接收机的信噪比并不会出现明显恶化，接收机可能将其误判为合法信号，并解调出部分干扰信息。因此，通过对一定频段范围内的所有活跃无线信号进行识别得到指定设备发射信号，并发射和目标信号具有相同特征参数的干扰信号，可显著提高无线干扰系统的有效性和可靠性。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是：提出一种基于射频指纹识别的智能干扰方法及系统，在多通信设备场景下，识别出指定设备发射的无线信号，通过信号特征感知技术对指定设备发射信号进行信号特征感知，获取其特征参数，发射和目标信号具有相同特征参数的同源干扰信号，对指定设备进行持续的针对性干扰，提高了无线干扰系统的有效性和可靠性。
[0004]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种基于射频指纹识别的智能干扰方法，包括以下步骤：S1、利用频谱感知算法对设定频段进行感知，获取活跃通信频点集，并在每个活跃通信频点采集无线信号的射频指纹。
[0005]S2、依次对采集的活跃无线信号的射频指纹进行识别，获取指定设备发射的无线信号。
[0006]S3、对指定设备信号进行特征感知，生成并发射与其具有相同特征参数的干扰信号，对指定设备信号进行针对性地有效干扰。
[0007]进一步的，所述的指定设备可设置为射频指纹库内的训练设备或者射频指纹库外的未知设备。当指定设备设置为未知设备时，则设定频段内所有未知设备发射信号均被视为要干扰的目标信号。
[0008]进一步的，步骤S1中，所述的频谱感知算法包括但不限于能量检测法、循环平稳特征检测法、匹配滤波检测法；采集无线信号射频指纹的具体内容为：在活跃通信频点接收待识别的无线信号，获取其功率谱并进行归一化处理，归一化后的功率谱图像即为该活跃无线信号的射频指纹。
[0009]进一步的，步骤S2中，对采集的活跃无线信号的射频指纹进行识别具体步骤为：S201、将待识别信号的M个射频指纹样本图像输入到预先训练完成的识别模型，获得相应的分类结果，即M
×
N的判决概率表，其中N表示训练设备的类别数目。
[0010]S202、根据分类结果计算待识别信号的平均判决概率和熵值，具体公式为：平均判决概率的计算公式为：；其中，p
j
表示待识别信号为第j类训练设备发射信号的平均判决概率，p
ij
表示待识别信号的第i个样本图像判定为第j类训练设备发射信号的概率，j=1,2,...,N。
[0011]熵值的计算公式为：；其中，H表示熵值。
[0012]S203、根据平均判决概率和熵值判断待识别信号是否为指定设备发射的无线信号，具体内容为：（1）在指定设备设置为射频指纹库内的训练设备k情况下，其中k=1,2,...,N，当待识别信号的熵值H小于设定的熵值阈值，且待识别信号判断为设备k发射信号的平均概率是所有平均判决概率中的最大值时，此时的待识别信号即为指定设备发射的无线信号，反之则不是；（2）在指定设备设置为射频指纹库外的未知设备情况下，当待识别信号的熵值H不小于设定的熵值阈值时，此时的待识别信号即为指定设备发射的无线信号，反之则不是。
[0013]进一步的，步骤S201中，识别模型的训练包括：将多台信息已知的无线射频设备作为训练设备，采集每台训练设备以不同信号特征发射的射频信号，对采集的射频信号进行处理，得到归一化功率谱图像，并进行分类标签，每台训练设备对应一个标签；将处理后所有的样本图像数据传输到卷积神经网络，经过多层卷积池化并进行训练，得到训练完成的识别模型。
[0014]进一步的，步骤S3中，对指定设备信号进行特征感知过程包括：在指定设备发射信号所在频点接收波形数据，采用调制方式识别算法、信号带宽估计算法对接收的目标信号进行处理，从而获得目标信号的特征参数集，所述特征参数包括但不限于目标信号的频点、带宽、调制方式和调制阶数。
[0015]进一步的，本专利技术还提出了一种基于射频指纹识别的智能干扰系统，包括：频谱感知模块，用于获取设定频段中的活跃通信频点集并实时监测活跃通信频点集的变化。
[0016]射频指纹识别模块，用于在活跃通信频点接收待识别的无线信号，并判断待识别
信号是否为指定设备发射的无线信号。
[0017]信号特征感知模块，用于获取指定设备发射的无线信号的特征参数。
[0018]干扰信号发射模块，用于生成并发射和指定设备发射的无线信号具有相同信号特征的干扰信号。
[0019]进一步的，本专利技术还提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前文所述的基于射频指纹识别的智能干扰方法的步骤。
[0020]进一步的，本专利技术还提出了一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行前文所述的基于射频指纹识别的智能干扰方法。
[0021]本专利技术采用以上技术方案，与现有技术相比，其显著技术效果如下：本专利技术提出的基于射频指纹识别的智能干扰方法，可保证干扰节点在多通信系统场景下，利用射频指纹识别得到指定设备发射信号，利用信号特征感知得到目标信号所采用的特征参数集，并通过发射与目标信号具有相同特征参数的干扰信号，从而有效干扰指定设备且不会影响其他非指定设备的通信。在发射干扰信号的同时，保持对设定频段的实时监测，当检测到指定设备发射信号的特征参数改变后，系统可实时更新干扰信号的特征参数以实现持续有效的干扰，显著提高了无线干扰系统的有效性和可靠性。
附图说明
[0022]图1为本专利技术的整体实施流程图。
[0023]图2为本专利技术的智能干扰系统的结构模型示意图。
[0024]图3本专利技术实施例中干扰成功率结果图。
具体实施方式
[0025]下面结合附图对本专利技术做进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0026]本专利技术提供了一种基于射频指纹识别的智能干扰方法，如图1所示，包括以下步骤：S1、在本实施例中，以射频指纹库外的未知设备作为要干扰的指定设备，利用频谱感知算法对设定频段进行感知，获取活跃通信频点集，并在每个活跃通信频点采集无线信号的射频指纹。
[0027]在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于射频指纹识别的智能干扰方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用频谱感知算法对设定频段进行感知，获取活跃通信频点集，并在每个活跃通信频点采集无线信号的射频指纹；S2、依次对采集的无线信号的射频指纹进行识别，获取指定设备发射的无线信号；S3、对指定设备信号进行特征感知，生成并发射与其具有相同特征参数的干扰信号，对指定设备信号进行针对性地有效干扰。2.根据权利要求1所述的基于射频指纹识别的智能干扰方法，其特征在于，所述的指定设备为射频指纹库内的训练设备或者射频指纹库外的未知设备；当指定设备设置为未知设备时，则设定频段内所有未知设备发射的信号为需要干扰的目标信号。3.根据权利要求1所述的基于射频指纹识别的智能干扰方法，其特征在于，步骤S1中，所述的频谱感知算法包括但不限于能量检测法、循环平稳特征检测法、匹配滤波检测法；采集无线信号射频指纹的具体内容为：在活跃通信频点接收待识别的无线信号，获取其功率谱并进行归一化处理，归一化后的功率谱图像即为该活跃无线信号的射频指纹。4.根据权利要求1所述的基于射频指纹识别的智能干扰方法，其特征在于，步骤S2中，对无线信号的射频指纹进行识别的具体步骤为：S201、将待识别信号的M个射频指纹样本图像输入到预先训练完成的识别模型，获得相应的分类结果，即M
×
N的判决概率表，其中N表示训练设备的类别数目；S202、根据分类结果计算待识别信号的平均判决概率和熵值，具体公式为：平均判决概率的计算公式为：；其中，p
j
表示待识别信号为第j类训练设备发射信号的平均判决概率，p
ij
表示待识别信号的第i个样本图像判定为第j类训练设备发射信号的概率，j=1,2,...,N；熵值的计算公式为：；其中，H表示熵值；S203、根据平均判决概率和熵值判断待识别信号是否为指定设备发射的无线信号，具体内容为：（1）在指定设备设置为射频指纹库内的训练设备k情况下，其中k=1,2,...,N，当待识别信号的熵值H小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹玉龙，林致贤，方子木，储钟淼，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：