一种基于信号幅度排序的射频指纹特征提取和识别方法

摘要

本发明公开了一种基于信号幅度排序的射频指纹特征提取和识别方法，所述的方法包括检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；采集开机瞬态信号样本点；编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数；判断开机瞬态信号样本点的大小关系并做相应处理；建立样本矢量函数指纹库和待识别样本矢量函数库，建立类间离差矩阵并计算迹；判断两个无线发射机是否为同一设备；本发明的指纹采集和特征提取的实现方法简洁高效，具有普遍适用性，同时本发明在控制了计算复杂度的基础上明显提升了识别率。

主权项

一种基于信号幅度排序的射频指纹特征提取和识别方法，其特征在于，它包括以下步骤：S1：检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；S2：采集开机瞬态信号样本点；S3：编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数f：f＝{amp:(1,2,……,M)} ＝{amp₁,amp₂,……,amp_M}定义待识别的开机瞬态信号的幅值函数g：g＝{amp:(1,2,……,N)} ＝{amp₁,amp₂,……,amp_N}其中，M为开机瞬态信号样本点数量，N为待识别的开机瞬态信号数量，amp_M为第M个开机瞬态信号样本点的幅值，amp_N为第N个待识别的开机瞬态信号的幅值；S4：判断M与N的大小关系，若M＝N，则直接对f和g按照幅值关系进行排序并提取开机瞬态信号的特征；若M>N，则选择f中的前N项元素，得到：f_s＝{amp₁,amp₂,……,amp_N}对f_s和g按照幅值关系进行排序并提取开机瞬态信号的特征；若M<N，对待识别函数g进行以下处理：令对g＝{amp₁,amp₂,……,amp_N}执行：amp_i＝amp_i……(i≠nl‑1,i≠nl(n＝1,2,3…))${\mathrm{amp}}_i=\frac{1}{2}({\mathrm{amp}}_{i-1}+{\mathrm{amp}}_i)......(i=nl)$执行完毕后的g中剩下M项元素，重新编号得到：g_s＝{amp₁,amp₂,……,amp_M}对g_s和f按照幅值关系进行排序并提取开机瞬态信号的特征；S5：建立样本矢量函数指纹库和待识别样本矢量函数库，建立类间离差矩阵并计算迹；S6：判断两个无线发射机是否为同一设备。