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基于SE注意力多源域对抗网络的射频指纹识别 被引量:1
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作者 苏超然 张大龙 +1 位作者 黄勇 董安 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期412-419,共8页
射频指纹利用射频前端的硬件特征作为标识符对设备进行识别。针对现有射频指纹识别研究忽略接收机硬件特性的干扰,导致模型在不同接收机设备上泛化性较差的问题,提出一种基于SE(Squeeze-and-Excitation)注意力多源域对抗网络的射频指纹... 射频指纹利用射频前端的硬件特征作为标识符对设备进行识别。针对现有射频指纹识别研究忽略接收机硬件特性的干扰,导致模型在不同接收机设备上泛化性较差的问题,提出一种基于SE(Squeeze-and-Excitation)注意力多源域对抗网络的射频指纹识别方法。该方法采用多个源域有标签数据和少量目标域无标签数据进行对抗训练以提取与接收机域无关的特征;融合SE注意力机制增强模型对发送机射频指纹特征的学习能力;结合极少量目标域有标签数据对模型参数进行微调,进一步提高发送机识别性能。在Wisig公开数据集上的实验结果表明:该方法在跨接收机场景下可有效识别发送机设备,平均准确率可达83.1%;加入少量有标签数据微调后平均准确率可进一步提高至93.1%。 展开更多
关键词 射频指纹识别 多源域对抗 深度学习 物理层安全 SE注意力机制
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基于改进卷积神经网络和射频指纹的无人机检测与识别 被引量:1
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作者 周景贤 李希娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期876-882,共7页
针对无人机(UAV)在图像识别时易受环境干扰,而传统信号识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)和射频(RF)指纹的无人机检测识别方法。首先,使用通用软件无线电外设(USRP)捕获环境中的无线电信号,经... 针对无人机(UAV)在图像识别时易受环境干扰,而传统信号识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)和射频(RF)指纹的无人机检测识别方法。首先,使用通用软件无线电外设(USRP)捕获环境中的无线电信号,经过多分辨率分析获取偏差值,检测是否为无人机射频信号;其次,将检测到的无人机射频信号经过小波变换和主成分分析(PCA)处理,获得射频信号频谱,作为神经网络的输入;最后,构建轻量级残差神经网络(LRCNN),输入射频频谱进行网络训练,进行无人机的分类识别。实验结果表明,所提方法可以有效检测并识别无人机信号,平均识别精度可达84%;在信噪比(SNR)大于20 dB时,LRCNN的识别精度达到了88%,相较于支持向量机(SVM)、原始OracleCNN分别提高31和7个百分点,在识别精度和鲁棒性方面比这两种方法均有所提升。 展开更多
关键词 无人机安全 射频指纹 小波变换 注意力残差网络 卷积神经网络
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基于LR-ODCNN的物联网设备射频指纹信号识别方法 被引量:2
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作者 农鑫 卿国能 +2 位作者 朱康奇 张振荣 郑嘉利 《光通信技术》 北大核心 2024年第3期68-73,共6页
为了解决物联网环境下设备众多且终端资源有限带来的安全问题,提出了一种基于轻量级全维动态卷积神经网络(LR-ODCNN)的物联网设备射频指纹信号识别方法。首先,设计了LR-ODCNN模型;然后,利用光传输系统采集设备的基带信号,从基带信号中提... 为了解决物联网环境下设备众多且终端资源有限带来的安全问题,提出了一种基于轻量级全维动态卷积神经网络(LR-ODCNN)的物联网设备射频指纹信号识别方法。首先,设计了LR-ODCNN模型;然后,利用光传输系统采集设备的基带信号,从基带信号中提取I、Q信号作为网络的输入;最后,LR-ODCNN模型根据多维注意力机制来适应不同设备的信号特征,并进行信号特征的提取和识别。实验结果表明,当传输距离为10 m、400 m、1.7 km和8.6 km时,LR-ODCNN模型的平均识别准确率为94.35%,比Mc AFF模型、Oracle模型分别提高了5.35%、10.13%,且具有鲁棒性强、轻量化的优点。 展开更多
关键词 物联网安全 设备识别 全维动态卷积 射频指纹识别 深度学习
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基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50射频指纹识别方法 被引量:2
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作者 陈梦迪 张巍 +2 位作者 沈雷 雷富强 张佳飞 《电信科学》 北大核心 2024年第9期54-65,共12页
针对射频指纹识别中单一特征无法全面表示信号的完整性,且类间特征差异较小从而限制识别准确率等问题,提出了一种基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50(ResNeXt50 with dense connection and ACBlock)射频指纹识别方法。首先,对采集到... 针对射频指纹识别中单一特征无法全面表示信号的完整性,且类间特征差异较小从而限制识别准确率等问题,提出了一种基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50(ResNeXt50 with dense connection and ACBlock)射频指纹识别方法。首先,对采集到的不同设备的信号分别进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和双谱变换,将得到的图像二值化处理并拼接,综合利用两种变换分别在时频域和高阶统计特性上的优势,更全面地提取和表征不同设备的射频指纹特征;然后,提出了DA-ResNeXt50网络模型,借鉴密集连接思想,使四层残差单元每一层都与前面所有层直接相连,促进了特征的复用和传递,能更好地捕捉类间细微差异;最后,使用非对称卷积模块(asymmetric convolution block,ACBlock)替换模型最后一层残差单元的3×3卷积,可以有效地增加网络的感受野,增强卷积核的骨架部分,从而提高射频指纹识别性能。实验结果表明,相较于使用单一特征提取方法,提出的特征融合方法的性能有较大的提升,改进后的模型与多种经典模型相比,具有较高的识别精度。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 双谱变换 射频指纹 密集连接 非对称卷积
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基于重要区域定位与掩码的射频指纹可视化分析
5
作者 刘文斌 范平志 +3 位作者 杨佳煌 李雨锴 王钰浩 孟华 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期137-144,共8页
针对时域脉冲信号样本的射频指纹提取与深度学习模型的可解释性,提出了一种基于Grad-CAM的重要区域可视化呈现方法,并通过重要区域的多次掩码测试,来分析重要区域对射频指纹识别结果的影响。基于10个辐射源的信号样本,对比了层数不同的... 针对时域脉冲信号样本的射频指纹提取与深度学习模型的可解释性,提出了一种基于Grad-CAM的重要区域可视化呈现方法,并通过重要区域的多次掩码测试,来分析重要区域对射频指纹识别结果的影响。基于10个辐射源的信号样本,对比了层数不同的两种ResNet模型的测试结果。测试发现该方法能够区分不同类型信号并呈现个体差异。分析表明,该方法能够发现不同辐射源发送相同信号时的重要区域定位差异,能可视化反映辐射源个体特征的空间距离,以及不同模型的特征表征与指纹定位准确度差异;同时发现对重要区域的掩码更容易产生误预测,证明特定信号存在与时频特征相关的射频指纹,并可辅助可视化定位影响射频指纹样本识别的关键点。 展开更多
关键词 可解释性 射频指纹 深度学习 可视化 信号特征
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基于双路射频指纹卷积神经网络与特征融合的雷达辐射源个体识别 被引量:5
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作者 肖易寒 王博煜 +1 位作者 于祥祯 蒋伊琳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3238-3245,共8页
为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行... 为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行轴向积分双谱(AIB)和围线积分双谱(SIB)降维以构建双谱积分矩阵;最后将Raw-I/Q信号及双谱积分矩阵共同送入Dual RFF-CNN2网络并进行特征融合以实现雷达辐射源个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,提取的“指纹特征”具备稳定性、鲁棒性。 展开更多
关键词 雷达辐源个体识别 双路射频指纹卷积神经网络 特征融合 指纹特征 原始I/Q信号
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基于奇异谱分析和改进ResNet的射频指纹识别方法 被引量:2
7
作者 凌浩然 朱丰超 姚敏立 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期102-107,共6页
针对当前真实场景下远距离射频指纹识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于奇异谱分析重构信号和改进残差神经网络的射频指纹识别的方法。首先,将采集到的信号进行奇异谱分析,根据贡献率大小对原始信号进行重构,随后通过S... 针对当前真实场景下远距离射频指纹识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于奇异谱分析重构信号和改进残差神经网络的射频指纹识别的方法。首先,将采集到的信号进行奇异谱分析,根据贡献率大小对原始信号进行重构,随后通过STFT获得时频谱图作为神经网络的输入:其次,构建轻量级残差神经网络,加快模型收敛速度;然后,在轻量级网络的下采样过程中引入混合维度注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,抑制一般特征;最后,使用激活函数Leaky ReLU替换原有的ReLU,避免在负值区域的梯度永远为0,进而导致模型训练无法反向传播。使用公开数据集POWDER-4BS-Iqsample验证实验后的结果表明,所提方法仅需要训练10个epoch识别精度就能达到87%,在保证识别精度的前提下缩减了时间损耗。与多种经典模型和算法相比,所提方法更加兼具识别精度与实时性。 展开更多
关键词 射频指纹识别 奇异谱分析 信号重构 残差神经网络 注意力机制 激活函数
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采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别
8
作者 安永丽 申俊峰 纪占林 《电讯技术》 北大核心 2024年第3期442-450,共9页
差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCT... 差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCTF-Res2Net模型。该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度,并将标签平滑损失函数与网络模型结合,有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰。在实验中,根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集,并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类。实验结果表明,在信噪比为5 dB的情况下,与传统的残差网络相比,所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度。 展开更多
关键词 射频指纹识别 物理层安全 差分星座图(DCTF) 注意力残差网络
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用于射频指纹识别的改进多尺度残差网络
9
作者 凌浩然 朱丰超 +1 位作者 姚敏立 赵建勋 《电讯技术》 北大核心 2024年第11期1758-1764,共7页
射频指纹识别可以区分高度相似的无线通信设备,已被广泛用于频谱管理和物理层安全通信。然而,很多网络模型在低信噪比环境下表现出性能下降的情况。为了提高低信噪比环境下的识别精度,设计了改进多尺度残差网络模型。该模型首先提取出... 射频指纹识别可以区分高度相似的无线通信设备,已被广泛用于频谱管理和物理层安全通信。然而,很多网络模型在低信噪比环境下表现出性能下降的情况。为了提高低信噪比环境下的识别精度,设计了改进多尺度残差网络模型。该模型首先提取出解调信号的同相(I)和正交(Q)特征作为神经网络的输入,然后改进基础残差块以增加网络的每一层感受野并在细粒度水平上学习更多的特征信息。最后,将多头自注意力机制引入残差块中,进一步增强特征提取能力。在公开数据集上的测试结果表明,该网络在信噪比为0~20 dB时的平均识别准确率为85.36%,表现出比1D-ResNet网络及其变体模型更好的性能,能够在低信噪比环境下更好地完成射频指纹识别。 展开更多
关键词 射频指纹识别 物理层安全 残差神经网络 多头自注意力机制
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射频指纹的产生机理与惟一性 被引量:22
10
作者 袁红林 胡爱群 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期230-233,共4页
构建了根据射频指纹识别无线发射机的识别系统基本模型.深入分析了射频指纹的产生机理,提出产生射频指纹的容差因素除了电子元件外还包括印制电路板走线、集成电路内部走线等.根据射频指纹识别系统的基本模型构建了基于802.11b无线网卡... 构建了根据射频指纹识别无线发射机的识别系统基本模型.深入分析了射频指纹的产生机理,提出产生射频指纹的容差因素除了电子元件外还包括印制电路板走线、集成电路内部走线等.根据射频指纹识别系统的基本模型构建了基于802.11b无线网卡的硬件实验模型,验证结果表明,同一系列无线网卡的射频指纹表现出较大的差异.另外,还构建了基于射频指纹产生机理的数学模型,并进行理论分析,结果表明射频指纹具有潜在的惟一性.这种惟一性与无线发射机的容差性质、射频指纹识别系统的分辨力等有关.因此,应用射频指纹识别无线发射机具有可行性. 展开更多
关键词 通信技术 射频指纹 产生机理 惟一性 射频指纹识别 容差
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无线通信设备的射频指纹提取与识别方法 被引量:48
11
作者 俞佳宝 胡爱群 +2 位作者 朱长明 彭林宁 姜禹 《密码学报》 CSCD 2016年第5期-,共14页
通过分析无线设备的通信信号来提取设备的射频指纹进行设备识别是一种保护通信系统安全的物理层方法.射频指纹是无线通信设备的物理层本质特征,很难被篡改.就像不同的人有不同的指纹,不同的无线设备也拥有不同的射频指纹,可用于无线设... 通过分析无线设备的通信信号来提取设备的射频指纹进行设备识别是一种保护通信系统安全的物理层方法.射频指纹是无线通信设备的物理层本质特征,很难被篡改.就像不同的人有不同的指纹,不同的无线设备也拥有不同的射频指纹,可用于无线设备的身份识别和接入认证.本文主要回顾了过去二十年国内外射频指纹技术的研究进展.根据射频指纹提取与识别的典型流程,首先分析了射频指纹的产生机理及众多可识别的设备类型,反应出射频指纹拥有广阔的应用前景.然后,本文将可识别信号主要分成了瞬态信号和稳态信号两类,并简述了检测和截取可识别信号的方法.随后,本文对射频指纹特征做了简单分类,归纳分析了射频指纹应该具备的五大特点,即通用性、唯一性、短时不变性、独立性以及稳健性.本文还从瞬态信号射频指纹技术和稳态信号射频指纹技术两个方面总结了该领域的研究现状.此外,本文对于如何评估射频指纹系统的性能也做了一定的论述.最后,本文指出了该领域进一步的研究方向和可能面临的技术难题. 展开更多
关键词 射频指纹 设备识别 物理层安全 特征提取
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基于公共信标集的高精度射频指纹定位算法 被引量:20
12
作者 赵方 罗海勇 +1 位作者 马严 徐俊俊 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期243-252,共10页
目前基于WiFi射频指纹定位技术有望成为大规模城区室内外全空间定位的首选.针对RSS信号时变特性严重影响WiFi定位精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于公共信标集的高精度射频指纹定位算法.该算法把目标定位看成贝叶斯估计问题,通过采用... 目前基于WiFi射频指纹定位技术有望成为大规模城区室内外全空间定位的首选.针对RSS信号时变特性严重影响WiFi定位精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于公共信标集的高精度射频指纹定位算法.该算法把目标定位看成贝叶斯估计问题,通过采用高斯混合模型更加准确地表征复杂训练指纹的信号特征,以及使用基于Markov链的状态转移模型和基于后验概率的自适应网格集选择机制,充分利用目标的历史状态信息和环境布局信息,不仅减少了定位搜索网格空间,而且还抑制了移动过程中不可能发生的位置跳变,提高了定位精度和鲁棒性.实验结果表明,所提定位算法以90%的概率可获得3m以内的定位误差,其定位性能明显优于传统单一高斯模型. 展开更多
关键词 室内定位 射频指纹 贝叶斯估计 高斯混合模型 MARKOV链
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射频指纹的唯一性研究 被引量:5
13
作者 袁红林 胡爱群 陈开志 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期1-5,共5页
射频指纹的唯一性是基于射频指纹识别无线发射机的基础问题。将元件制造容差与漂移容差统一为元件容差,将发射机的所有元件等效为一个元件,建立了等效元件的射频指纹识别系统的数学模型,并指出元件制造容差、元件漂移容差、ADC精度是射... 射频指纹的唯一性是基于射频指纹识别无线发射机的基础问题。将元件制造容差与漂移容差统一为元件容差,将发射机的所有元件等效为一个元件,建立了等效元件的射频指纹识别系统的数学模型,并指出元件制造容差、元件漂移容差、ADC精度是射频指纹唯一性的主要影响因素。对容差因素进行实验验证的结果显示,射频指纹具有潜在的唯一性。 展开更多
关键词 射频指纹 唯一性 影响因素 元件容差
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蓝牙通信中的射频指纹识别技术 被引量:4
14
作者 李文龙 陈悦 +1 位作者 许金勇 梁涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第1期11-14,19,共5页
利用开机瞬态特征对蓝牙传输设备进行射频指纹识别时,开机瞬态信号的捕获与提取存在一定的局限性。为此,提出将频率跳变瞬态特征用于蓝牙设备的唯一性鉴别,以克服开机瞬态特征的局限性。在射频指纹识别中的数据获取、瞬态信号检测、指... 利用开机瞬态特征对蓝牙传输设备进行射频指纹识别时,开机瞬态信号的捕获与提取存在一定的局限性。为此,提出将频率跳变瞬态特征用于蓝牙设备的唯一性鉴别,以克服开机瞬态特征的局限性。在射频指纹识别中的数据获取、瞬态信号检测、指纹提取和分类过程中对该特征进行验证,根据实验数据对鉴别性能进行评估。分析结果表明,利用频率跳变瞬态特征能够成功鉴别蓝牙设备。以对虫洞攻击的检测和防御为例,进一步分析射频指纹识别在蓝牙网络安全协议中的应用,并给出基于蓝牙指纹识别的安全链路管理协议。 展开更多
关键词 蓝牙指纹识别 率跳变瞬态特征 开机瞬态特征 射频指纹识别
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基于射频指纹的高安全强度RFID认证协议 被引量:3
15
作者 严燕 袁红林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期3736-3739,3761,共5页
在分析现有基于(EPC Class 1Gen,2EPCGen2)标准的轻量级RFID相互认证协议的基础上,提出了一种符合EPCGen2标准的基于射频指纹的RFID认证协议。协议融合了RFID设备的物理层信息,实现了RFID标签的跨层融合认证,具有增强RFID系统安全强度... 在分析现有基于(EPC Class 1Gen,2EPCGen2)标准的轻量级RFID相互认证协议的基础上,提出了一种符合EPCGen2标准的基于射频指纹的RFID认证协议。协议融合了RFID设备的物理层信息,实现了RFID标签的跨层融合认证,具有增强RFID系统安全强度的特点。分析显示,提出协议具有相互认证、私密性、防止重放攻击、防止去同步攻击等安全性能,尤其能有效对抗RFID标签的克隆攻击。 展开更多
关键词 识别 认证协议 射频指纹 物理层认证 标签克隆
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基于瞬态强度的射频指纹识别方法 被引量:5
16
作者 田金鹏 刘燕平 刘小娟 《电子测量技术》 2016年第4期58-61,65,共5页
射频指纹识别是指无线通信中的发射机识别,用于加强无线安全,其难点在于有效的特征提取,特征提取方法主要分为瞬态和稳态分析,考虑到瞬态波形的差异性,将平均功率与幅度峰值之比定义为瞬态强度,并将其作为指纹特征来识别发射机。实验仿... 射频指纹识别是指无线通信中的发射机识别,用于加强无线安全,其难点在于有效的特征提取,特征提取方法主要分为瞬态和稳态分析,考虑到瞬态波形的差异性,将平均功率与幅度峰值之比定义为瞬态强度,并将其作为指纹特征来识别发射机。实验仿真中,采集了不同类型笔记本无线网卡和同一类型不同系列的波形进行分类性能估计,结果表明,相较于时频域的希尔伯特黄变换和短时傅里叶变换幅值特征,瞬态强度的指纹特征,使射频指纹识别有更高的识别准确率和更短的分类时间。 展开更多
关键词 射频指纹识别 瞬态分析 瞬态强度
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特征融合的射频指纹识别方法 被引量:2
17
作者 刘燕平 田金鹏 陈泳 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期408-413,共6页
在射频指纹(radio frequency fingerprint,RFF)识别系统中,考虑到同一发射机的鲁棒性与不同发射机之间的差异性,提出了将瞬态信号二阶谱中的功率谱密度和互功率谱密度两个特征融合作为指纹的方法,并结合径向基概率神经网络分类器来进行... 在射频指纹(radio frequency fingerprint,RFF)识别系统中,考虑到同一发射机的鲁棒性与不同发射机之间的差异性,提出了将瞬态信号二阶谱中的功率谱密度和互功率谱密度两个特征融合作为指纹的方法,并结合径向基概率神经网络分类器来进行分类.同时,对同一型号两个系列的多种无线网卡进行了分类检测,并与不同的特征提取方法和分类器进行了比较.结果表明,与已有方法相比,此方法的分类精确度有较大的提高. 展开更多
关键词 射频指纹识别 二阶谱 径向基概率神经网络
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基于射频指纹的无线电力终端身份认证方法 被引量:5
18
作者 赵洪山 孙京杰 赵仕策 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1810-1818,共9页
无线电力终端接入电网的通讯安全性一直是制约配电侧感知技术应用的主要障碍,针对这一问题,提出基于射频指纹的无线电力终端身份认证方法。首先,针对现有瞬态检测方法计算复杂及对噪声敏感的问题,利用信号相位均值方差与瞬态包络线斜率... 无线电力终端接入电网的通讯安全性一直是制约配电侧感知技术应用的主要障碍,针对这一问题,提出基于射频指纹的无线电力终端身份认证方法。首先,针对现有瞬态检测方法计算复杂及对噪声敏感的问题,利用信号相位均值方差与瞬态包络线斜率,提出了相位方差-包络斜率检测算法,在降低计算成本的同时提升了检测速度;其次,为降低信号特征的维度和训练时间,选择时域高阶统计量作为射频指纹,并选择反向传播(back propagation,BP)神经网络作为分类器进行识别认证。实验结果表明,所提出的瞬态检测方法在显著降低运算时间的同时具备较高的瞬态检测准确率,基于射频指纹的身份识别方法实验平均识别率可达96.5%以上,表明该方法能有效增强电力系统的无线通讯安全。 展开更多
关键词 新型电力系统 射频指纹 身份认证 瞬态检测 无线通信安全
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基于改进ResNet的射频指纹识别方法 被引量:14
19
作者 谢跃雷 邓涵方 《电讯技术》 北大核心 2022年第4期416-423,共8页
在无线网络安全和可能存在的射频设备管理应用范围内,针对多个发射同种射频信号的高度相似射频设备的分类识别问题,提出了一种信号双谱与改进的残差神经网络(Residual Neural Network,ResNet)的射频指纹识别方法。首先,将采集到的不同... 在无线网络安全和可能存在的射频设备管理应用范围内,针对多个发射同种射频信号的高度相似射频设备的分类识别问题,提出了一种信号双谱与改进的残差神经网络(Residual Neural Network,ResNet)的射频指纹识别方法。首先,将采集到的不同设备的信号做双谱变换得到双谱等高图并打上设备标签,再使用搭建好的改进残差神经网络模型训练双谱等高图,通过反向传播(Back Propagation,BP)与梯度下降来更新网络权重得到最优化模型,最后使用另外一组双谱等高图验证识别性能。实验结果表明,基于信号双谱与改进的残差神经网络算法在实际电磁环境下识别率达到95.2%,是一种有效的射频指纹分类识别方法。 展开更多
关键词 射频指纹识别 双谱等高图 深度学习 反向传播 残差神经网络
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基于扩散模型的室内定位射频指纹数据增强方法 被引量:3
20
作者 艾浩军 曾维珂 +2 位作者 陶荆杰 徐锦盈 常含笑 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期201-212,共12页
射频指纹室内定位方法通过在离线阶段采集足量信号指纹建立密集指纹库保证定位精度。为降低指纹采集成本,提出一种基于扩散模型的射频指纹数据增强方法(FPDiffusion)。首先建立指纹序列的时序图表示,通过高斯加噪方法实现扩散模型的前... 射频指纹室内定位方法通过在离线阶段采集足量信号指纹建立密集指纹库保证定位精度。为降低指纹采集成本,提出一种基于扩散模型的射频指纹数据增强方法(FPDiffusion)。首先建立指纹序列的时序图表示,通过高斯加噪方法实现扩散模型的前向过程,反向过程采用U型自编码器网络,根据射频指纹特性设计了网络的损失函数,最后给出了基于稀疏指纹生成稠密指纹的计算过程。实验结果表明,在仅有少量有标签指纹的情况下,FPDiffusion方法在K-近邻(KNN)和卷积神经网络(CNN)算法上的定位误差降低率分别达到76%和28%,在KNN上的定位精度相比高斯过程回归(GPR)和GPR-GAN方法有显著提升。 展开更多
关键词 扩散模型 数据增强 射频指纹 室内定位
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