辐射源系统特有的非线性可用于辐射源指纹识别(radio frequency fingerprinting,RFF)。特别地,基于非线性动力学重构相空间(reconstructed phase space,RPS)的特征对线性信道具有天然优势,且对细微差异更加敏感。然而,该方法在非理想场...辐射源系统特有的非线性可用于辐射源指纹识别(radio frequency fingerprinting,RFF)。特别地,基于非线性动力学重构相空间(reconstructed phase space,RPS)的特征对线性信道具有天然优势,且对细微差异更加敏感。然而,该方法在非理想场景中同样面临着鲁棒性不足的问题。为此,分析非线性动力学基础与其对应的RFF机理,结合实际非理想应用场景完善了相关理论模型;在此基础上,构造相空间K阶状态转移矩阵,提出通过表征K阶状态转移矩阵的特性来提取RFF特征的方法,并通过理论证明其鲁棒性。基于多种实测和仿真数据在随机扰动、多径衰落等场景下进行细致实验,结果表明所提方法特征机理清晰、计算简单,在多种场景下均表现出明显的鲁棒性优势,具有较高的应用价值。展开更多
文摘辐射源系统特有的非线性可用于辐射源指纹识别(radio frequency fingerprinting,RFF)。特别地,基于非线性动力学重构相空间(reconstructed phase space,RPS)的特征对线性信道具有天然优势,且对细微差异更加敏感。然而,该方法在非理想场景中同样面临着鲁棒性不足的问题。为此,分析非线性动力学基础与其对应的RFF机理,结合实际非理想应用场景完善了相关理论模型;在此基础上,构造相空间K阶状态转移矩阵,提出通过表征K阶状态转移矩阵的特性来提取RFF特征的方法,并通过理论证明其鲁棒性。基于多种实测和仿真数据在随机扰动、多径衰落等场景下进行细致实验,结果表明所提方法特征机理清晰、计算简单,在多种场景下均表现出明显的鲁棒性优势,具有较高的应用价值。
