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基于星座图和卷积神经网络的射频指纹识别 被引量:2
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作者 刘鑫尧 秋勇涛 +1 位作者 皇甫雅帆 刘友江 《太赫兹科学与电子信息学报》 2022年第5期458-463,共6页
基于无线设备物理层的射频指纹识别是保障通信安全的有效途径。传统射频特征提取方法容易受到信道的信噪比变化的干扰,难以适应动态信噪比下的通信场景。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络的射频指纹识别方法,实现了动态信噪比下的... 基于无线设备物理层的射频指纹识别是保障通信安全的有效途径。传统射频特征提取方法容易受到信道的信噪比变化的干扰,难以适应动态信噪比下的通信场景。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络的射频指纹识别方法,实现了动态信噪比下的射频指纹识别,显著改善了低信噪比下的识别准确率。本文通过搭建实验系统对4台不同功放设备进行识别,实验结果表明,在信噪比为0.5~14.5 dB范围内,该方法的综合识别率达89.4%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 功放非线性 射频指纹
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