System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法及设备技术方案_技高网
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一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法及设备技术方案

技术编号:40913249 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-18 14:41
本发明专利技术涉及特定辐射源识别领域,特别是一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法及设备。本发明专利技术将特定辐射源识别系统的两大技术“射频指纹提取”与“智能识别网络”设计为通用且可靠性高的模版,并且为模版具体应用提供全局自适应抗干扰调优算法,降低了系统复杂性,提高了系统识别效率,增强了系统对快速变化的外部环境的适应力,从而实现了模版设计,且能够同时抵抗噪声与多普勒变化对辐射源识别的影响。也达到了快速匹配环境干扰变化,提升不同干扰背景下的辐射源识别准确率,并同时实现系统轻量化,提升整个SEI系统的效率的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及特定辐射源识别领域,特别是一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法及设备。


技术介绍

1、目前无线设备的数量随着技术的发展,各行各业都开始采用无线方式进行技术、信息互联,这种无线互联方式通常是采用通信协议,携带协议地址用以表明设备身份。当涉及到无线互联安全的时候,通信协议地址由于其采用的软件调制方式从而容易通过人为方式来冒充身份或恶意欺骗终端设备。因此,近年来提出了基于射频指纹(radio frequencyfingeprint,rff)的特定辐射源识别(special emitter identificaion,sei),该指纹由于是由设备出厂电路的独特性决定,被证明是每个设备的唯一身份,并且难以被欺骗或者冒充。

2、sei领域中,一般有两种方式实现射频指纹识别,一种是传统方式,通过通信领域的傅里叶变化、能量谱计算、滤波器使用等,实现不同信号之间的关联计算,从而判断射频指纹是否属于某一设备;一种是基于深度学习的方式,通过深度学习网络对射频指纹的分布性进行学习并判定设备身份。

3、但目前所使用的两种射频指纹提取与识别方式都具有很大的局限性。比如,“reising,d.,et al."radio identity verification-based iot security using rf-dna fingerprints and svm,"ieee internet things,vol.8,no.10,pp.8356-8371,may,2021”中所提到的射频指纹提取方式是采用了6种以上专业通信信号处理算法用以合成一套射频指纹,随后使用svm网络进行指纹识别。该方法结合了传统与深度学习的方式,但是其射频指纹提取模块太过复杂且专业,当信号类型出现变化或者环境干扰出现波动时,该方法需要重新设计信号处理算法,并对不同模块进行调参,算法的复杂度与调参难度极大。又比如“i.agadakos,n.agadakos,j.polakis,and m.r.amer,“chameleons’oblivion:complex-valued deep neural networks for protocol-agnostic rf devicefingerprinting,in proc.ieee eur.symp.secur.privacy(euros&p),genoa,italy,sep.2020,pp.322–338.”所提出的复式射频指纹识别网络,虽然对于复式信号射频指纹综合识别有一定的提升,但是其对资源的需求与复杂性显著提高,当面对信道衰落与多普勒影响的时候,算法性能会出现显著下降;再比如,“m.zeng,z.wang,h.liu,y.li andh.yang,an adaptive specific emitter identification system for dynamic noisedomain,ieee internet ofthings journal,vol.9,no.24,aug,2022,”所提出的自适应噪声域的辐射源识别系统依旧是固定的流程与参数,当信号类型或者干扰类型出现变化时,仍然需要手动调参使其适应变化的环境,并且该方法仅针对低信噪比环境进行了优化,没有提出如何解决多普勒频移对信号的影响。

4、综上,目前特定辐射源识别系统在动态干扰和复杂环境下性能极易不可靠、前期处理严重依赖专业通信算法处理、系统包含的两大技术“指纹提取算法”与“识别网络”无法进行统一设计、面对外部环境变化需要手动调整全系统参数带来巨大工作量以及无法同时解决信噪比与多普勒频移等,这些问题在sei实际应用领域亟待解决。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的特定辐射源识别系统在动态干扰和复杂环境下性能不可靠以及设计和调整操作复杂的问题,提供一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法及设备。

2、为了实现上述专利技术目的,本专利技术提供了以下技术方案:

3、一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法,包括以下步骤:

4、s1:建立无线信号数据库:获取真实无线设备采集的无线信号,对其进行预处理后存入无线信号数据库;

5、所述无线信号数据库包括训练数据集以及测试数据集;所述预处理包括信号身份标注、信噪比处理以及人为噪声干扰处理;

6、s2:信号同步头提取:对所述无线信号数据库内的无线信号进行同步头截取处理,得到同步头信号;

7、s3:构建复信号ref特征提取模板:根据所述同步头信号建立复信号ref特征提取模板;

8、所述复信号ref特征提取模板包括实虚部小波分解层集及其对应的权重参数;所述实虚部小波分解层集包括若干实部小波分解层以及若干虚部小波分解层;

9、s4:构建残差识别网络模板:所述残差识别网络模板包括残差神经网络框架以及若干识别网络模版参数;所述残差神经网络框架包括若干残差模块和若干连接层;所述识别网络模版参数为预设值;

10、s5:复信号sei系统抗干扰优化:初始化所述复信号ref特征提取模板以及所述残差识别网络模板,联合为复信号sei系统,并对所述复信号sei系统进行抗干扰优化,输出抗干扰复信号sei系统;

11、其中,所述s5包括:

12、s51:初始化所述复信号ref特征提取模板以及所述残差识别网络模板,联合为复信号sei系统;所述复信号sei系统包括复信号ref特征提取模块以及残差识别网络模块;

13、s52:固化所述复信号ref特征提取模块,并对所述残差识别网络模块进行深度调优,输出轻量化残差识别网络模块;

14、s53:对所述轻量化残差识别网络模块进行抗干扰优化,输出抗干扰复信号sei系统。

15、作为本专利技术的优选方案,所述s2包括以下步骤:

16、s21:确定所述无线信号的同步头脉冲数量;

17、s22:根据所述同步头脉冲数量的确定同步头长度;

18、s23:根据所述同步头长度截取所述无线信号的同步头信号。

19、作为本专利技术的优选方案,所述s51包括:

20、s511:加载所述复信号ref特征提取模板以及所述残差识别网络模板,通过随机选择模版参数进行初始化,输出复信号sei初始系统;

21、s512:通过若干所述训练数据集内的样本对所述复信号sei初始系统进行模型训练,完成训练后通过所述测试数据集得到所述复信号sei初始系统的验证准确率;

22、s513:根据所述验证准确率,通过智能优化算法对所述复信号ref特征提取模板以及所述残差识别网络模板的所有参数进行智能择优选择;

23、s514:重复s512~s513,直至所述验证准确率收敛于最大值,输出为复信号sei系统。

24、作为本专利技术的优选方案,所述s52包括:

25、s521:固化所述复信号ref特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述S2包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述S51包括:

4.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述S52包括:

5.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述S53包括:

6.一种抗干扰复信号SEI系统模版设计与调优设备,其特征在于,包括至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5中任一项所述的方法。

【技术特征摘要】

1.一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述s2包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述s51包括:

4.根据权利要求1所述的一种抗干扰复信号sei系统模版设计与调优方法,其特征在于,所述s...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨红雨曾蜜艺刘洪
申请(专利权)人:四川大学
类型:发明
国别省市:

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