【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，更具体的，涉及一种基于塔克分解的图卷积神经网络的射频指纹识别方法。
技术介绍
1、随着第五代移动通信技术时代和物联网时代的到来，无线通信设备的数量急剧增加。无线通信设备之间的安全问题自然成为一个亟待解决的问题。设备识别与认证是保障物联网系统安全的重要手段。在现有文献中，利用无线通信设备特殊的射频指纹特征来区分合法和非法用户，可以有效地保证通信的安全性。提取存在于其无线波形中难以修改的无线通信设备的射频特性，可以获得其唯一的射频指纹特征(rff)特征，进而有效识别设备所属的类别。
2、本质上，射频指纹识别可以看作一个分类问题。rff特征提取的传统方法是统计和机器学习方法，如多层感知机和线性贝叶斯分类器。然而，传统方法中的人工特征提取高度依赖专家知识，这在具有复杂应用环境的现代物联网系统中具有一定的局限性。由于硬件和软件的进步，深度学习得到了蓬勃发展。在射频指纹识别领域，越来越多的研究人员利用深度学习强大的特征提取能力来提取射频信号的高分辨特征。例如，riyaz等人提出了一种优化卷积神经网络的方法，并通过实验...
【技术保护点】
1.一种基于塔克分解的图卷积神经网络的射频指纹识别方法，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于塔克分解的图卷积神经网络...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。