合作与欺骗信号共存下的CNN射频指纹识别方法

作者：张雅琪; 杨春^*; 刘友江; 杨大龙; 秋勇涛

来源：太赫兹科学与电子信息学报, 2022, 20(12): 1305-1310.

• 抗欺骗
• 射频指纹
• 卷积神经网络
• 星座图
• 颜色密度图

射频指纹是设备硬件的固有特征，与发射信号本身无关，因此常用于通信抗欺骗中。本文基于射频指纹的原理，采用神经网络对接收机所获得的原始信号样本进行处理，包括I/Q序列、幅度/相位、星座图的二值图和星座图的颜色密度图4种信号表现形式，达到抗欺骗效果。在信干噪比为-30～30 dB的情况下，信号的识别准确率最高可达99.93%。相较于现有文献，本文所提的基于深度学习的方法可适应不同信干噪比的通信场景，在欺骗信号与合法信号同时存在的复杂通信环境下实现抗欺骗。

• 单位
  中国工程物理研究院电子工程研究所