基于星座图和卷积神经网络的射频指纹识别

作者：刘鑫尧; 秋勇涛; 皇甫雅帆; 刘友江^*

来源：太赫兹科学与电子信息学报, 2022, 20(05): 458-463.

• 卷积神经网络
• 深度学习
• 功放非线性
• 射频指纹

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%。

• 单位
  中国工程物理研究院电子工程研究所