基于特征融合的跳频信号射频指纹识别技术

作者：李明笛; 谢军^*; 杨鸿杰; 耿梦婕; 未争超; 段亚楠; 刘冀川

来源：计算机测量与控制, 2022, 30(12): 319-325.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.12.047

• 射频指纹识别
• 跳频信号
• 星座图
• 特征融合
• 深度卷积网络

射频指纹识别(RFID)是一种物理层身份认证的方法，是电子对抗中一个重要且基本的研究方向，为现代战争提供情报信息等方面发挥着重要作用；为了提升在电子战复杂环境下RFID的准确率，同时解决在跳频信号片段长度有限致使稳态特征难以提取的问题，提出了一种基于信号多个维度特征融合与深度卷积网络提取特征的智能识别技术，改进了传统的星座图特征提取方法并提取了信号的双谱、星座图和希尔伯特-黄变换(HHT)时频谱进行特征融合，并设置了不同信噪比和不同输入条件下的对照实验来证明该方法的有效性和鲁棒性；相比于传统的识别方法，该方法运算量小，且提升了在各信噪比下识别准确率，在正常室外环境下对六部相移键控(PSK)类跳频电台的识别准确率达到了99.29%。

• 单位
  中国电子科技集团公司第五十四研究所