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基于星座轨迹图的射频指纹提取方法
被引量：
22
1
作者
彭林宁
胡爱群
+1 位作者
朱长明
姜禹
《信息安全学报》
2016年第1期50-58,共9页
无线设备的接入安全是当今无线网络安全的一个严重挑战。基于射频指纹的物理层安全技术是解决无线设备接入安全的一个有效途径。在不同于已有的基于瞬态响应和稳态响应的射频指纹特征提取方法上,本文提出了一种使用星座轨迹图(CTF,Const...
无线设备的接入安全是当今无线网络安全的一个严重挑战。基于射频指纹的物理层安全技术是解决无线设备接入安全的一个有效途径。在不同于已有的基于瞬态响应和稳态响应的射频指纹特征提取方法上,本文提出了一种使用星座轨迹图(CTF,Constellation Trace Figure)的射频指纹提取方法。在获得的星座轨迹图上,进一步通过K均值聚类提取射频指纹特征并进行设备身份识别。在理论阐述的基础上,本文通过在实际无线通信系统中提取射频指纹特征并进行无线设备身份识别,验证了提出方法的可靠性与实用性。使用基于星座轨迹图的射频指纹特征提取方法不需要获得设备发送信号的先验信息就可以快速获得无线设备唯一的射频指纹特征,可以被用于物理层安全以及无线接入设备的身份识别及认证。
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关键词
物理层安全
接入安全
射频指纹
设备特征
星座轨迹图
软件无线电
K均值
模式识别
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职称材料
基于差分星座轨迹图的多任务802.11b/g信号识别方法
2
作者
谢星丽
谢跃雷
《电讯技术》
北大核心
2023年第11期1771-1778,共8页
针对802.11b/g无线信号的调制方式识别和辐射源个体识别问题,提出了一种基于差分星座轨迹图的多任务卷积神经网络识别方法。将调制识别和辐射源个体识别看作两个相互关联的学习任务,通过共享参数的深度网络提取差分星座轨迹图的特征,并...
针对802.11b/g无线信号的调制方式识别和辐射源个体识别问题,提出了一种基于差分星座轨迹图的多任务卷积神经网络识别方法。将调制识别和辐射源个体识别看作两个相互关联的学习任务,通过共享参数的深度网络提取差分星座轨迹图的特征,并由结构不同的两个分支网络进行分类识别,同时对这两个任务进行联合优化训练并相互促进学习。实验中使用6个不同的路由器进行验证,结果表明相比于单任务模型的识别方法,多任务模型所用的训练时长和模型所占内存均比两个单任务模型之和少,同时对辐射源个体、调制方式的识别率分别平均提高了1.17%和3%。
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关键词
辐射源识别
调制方式识别
差分
星座轨迹图
多任务学习
深度学习
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职称材料
基于卷积神经网络的短波信道质量分类
被引量：
2
3
作者
孙汝杰
《现代信息科技》
2021年第6期70-72,76,共4页
自适应短波通信系统可以解决短波信道质量差、频率资源短缺等问题,而信道质量估计是其中的重要环节。为了避免基于深度学习的传统方法中基带信号过大而无法提取的问题,该文将基带信号转换成星座轨迹图,再分别采用AlexNet,ResNet和Dense...
自适应短波通信系统可以解决短波信道质量差、频率资源短缺等问题,而信道质量估计是其中的重要环节。为了避免基于深度学习的传统方法中基带信号过大而无法提取的问题,该文将基带信号转换成星座轨迹图,再分别采用AlexNet,ResNet和DenseNet三种卷积神经网络对其进行训练。实验结果验证了该文提出方法的可行性,且随着网络的加深,准确度也将提升。
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关键词
自适应短波通信
卷积神经网络
星座轨迹图
深度学习
信道质量分类
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职称材料
题名
基于星座轨迹图的射频指纹提取方法
被引量：
22
1
作者
彭林宁
胡爱群
朱长明
姜禹
机构
东南大学信息科学与工程学院
中国运载火箭技术研究院研究发展中心
出处
《信息安全学报》
2016年第1期50-58,共9页
基金
江苏省"六大人才高峰"项目资助
国家自然科学基金项目(61571110)资助
CALT基金项目资助
文摘
无线设备的接入安全是当今无线网络安全的一个严重挑战。基于射频指纹的物理层安全技术是解决无线设备接入安全的一个有效途径。在不同于已有的基于瞬态响应和稳态响应的射频指纹特征提取方法上,本文提出了一种使用星座轨迹图(CTF,Constellation Trace Figure)的射频指纹提取方法。在获得的星座轨迹图上,进一步通过K均值聚类提取射频指纹特征并进行设备身份识别。在理论阐述的基础上,本文通过在实际无线通信系统中提取射频指纹特征并进行无线设备身份识别,验证了提出方法的可靠性与实用性。使用基于星座轨迹图的射频指纹特征提取方法不需要获得设备发送信号的先验信息就可以快速获得无线设备唯一的射频指纹特征,可以被用于物理层安全以及无线接入设备的身份识别及认证。
关键词
物理层安全
接入安全
射频指纹
设备特征
星座轨迹图
软件无线电
K均值
模式识别
Keywords
physical layer security
accessing security
radio fingerprint
device features
constellation trace figure
software defined radio
K-mean
pattern recognition
分类号
TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于差分星座轨迹图的多任务802.11b/g信号识别方法
2
作者
谢星丽
谢跃雷
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心
出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第11期1771-1778,共8页
基金
广西科技重大专项(桂科AA21077008)。
文摘
针对802.11b/g无线信号的调制方式识别和辐射源个体识别问题,提出了一种基于差分星座轨迹图的多任务卷积神经网络识别方法。将调制识别和辐射源个体识别看作两个相互关联的学习任务,通过共享参数的深度网络提取差分星座轨迹图的特征,并由结构不同的两个分支网络进行分类识别,同时对这两个任务进行联合优化训练并相互促进学习。实验中使用6个不同的路由器进行验证,结果表明相比于单任务模型的识别方法,多任务模型所用的训练时长和模型所占内存均比两个单任务模型之和少,同时对辐射源个体、调制方式的识别率分别平均提高了1.17%和3%。
关键词
辐射源识别
调制方式识别
差分
星座轨迹图
多任务学习
深度学习
Keywords
emitter identification
modulation recognition
differential constellation trace figure
multi-task learning
deep learning
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的短波信道质量分类
被引量：
2
3
作者
孙汝杰
机构
江苏省交通技师学院信息管理系实训中心
出处
《现代信息科技》
2021年第6期70-72,76,共4页
文摘
自适应短波通信系统可以解决短波信道质量差、频率资源短缺等问题,而信道质量估计是其中的重要环节。为了避免基于深度学习的传统方法中基带信号过大而无法提取的问题,该文将基带信号转换成星座轨迹图,再分别采用AlexNet,ResNet和DenseNet三种卷积神经网络对其进行训练。实验结果验证了该文提出方法的可行性,且随着网络的加深,准确度也将提升。
关键词
自适应短波通信
卷积神经网络
星座轨迹图
深度学习
信道质量分类
Keywords
adaptive short-wave communication
convolutional neural network
constellation trajectories diagram
deep learning
channel quality classification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN925 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于星座轨迹图的射频指纹提取方法
彭林宁
胡爱群
朱长明
姜禹
《信息安全学报》
2016
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于差分星座轨迹图的多任务802.11b/g信号识别方法
谢星丽
谢跃雷
《电讯技术》
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的短波信道质量分类
孙汝杰
《现代信息科技》
2021
2
在线阅读
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职称材料
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