【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信号识别，尤其涉及一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法和装置。
技术介绍
1、物联网和5g的发展为无线连接世界带来了巨大的潜力，当今许多无线安全方面都来源于软件和固件密钥的加密，这些方面很容易遭到攻击、物理欺骗或冒充。每个单独的设备都有固有的硬件密钥，以独特的射频指纹形式存在，射频指纹由前端硬件实现的细微变化而赋予传输信号特定于设备的差异。基于射频指纹识别的物理层安全技术可以有效解决无线设备的安全接入问题，其挑战在于确保每个设备指纹不会随着时间的推移而降低识别模型的性能。
2、在射频指纹信号识别中，目前有基于信号参数，通过提取多种信号参数特征组成多维特征数组或通过提取不同特征，构建不同的深度神经网络模型，在结合模型训练实现设备的射频指纹目标识别的方式，但是上述方式都没有解决设备射频指纹分布动态漂移的问题。
3、因此，现有技术亟需改进。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足之处，本申请提供了一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法和装置，应用于信...
【技术保护点】
1.一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤S4包括：
3.根据权利要求2所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤S42包括：
4.根据权利要求3所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤S423包括：
5.根据权利要求4所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤S423还包括：S4234：构建所述残差网络模型；
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【技术特征摘要】
1.一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤s4包括：
3.根据权利要求2所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤s42包括：
4.根据权利要求3所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤s423包括：
5.根据权利要求4所述的一种构建深度强化学习射频指纹识别模型的方法，其特征在于，步骤s423还包括：s4234：构建所述残差网络模型；
【专利技术属性】
技术研发人员：李胜军，王正伟，王沫然，魏新，蒋洪福，
申请(专利权)人：重庆九洲星熠导航设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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