基于高阶谱统计的手机无线特征识别研究

作者：李安平; 赵哲; 杨旭

来源：中国无线电, 2019, (12): 32-34.

• GSM信号识别
• 高阶谱分析
• 主成分分析
• BP神经网络

本文设计、实现并评估了一种通过分析GSM信号来识别其发射设备的技术,此技术利用了高阶频谱分析算法(Higher Order Spectrum Analysis,HOSA)来消除接收信号中高斯噪声的影响,采取主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)提取出GSM谱信号的"指纹"特征,并利用BP神经网络对信号的"指纹"特征进行分类,以识别信号的发射设备。在本次试验场景中,我们用同一张SIM卡从6个不同品牌型号的手机采集了6类不同的GSM信号,然后采用3种技术手段对此6类G S M信号进行识别和分类。在本次仿真实验中,我们在对300个信号样本识别时能够达到90%左右的识别率,这个成果也进一步证明通过一系列信号处理以及模式识别技术,完全能够实现对GSM信号的识别。

• 单位
  国家无线电监测中心