本技术介绍了一种利用互功率谱进行射频指纹提取的创新方法。该方法涉及捕获接收信号中的一帧或多帧,执行符号同步和帧同步,进行相位和频率校正,计算符号间的互功率谱密度均值以获得射频指纹。进一步,通过特征提取实现设备识别。该技术利用信号的物理层特性作为射频指纹,有效进行身份认证和设备识别,特别适用于循环移位信号,实现数据无关性,适应低信噪比环境,满足长距离通信需求。
背景技术
无线设备的认证接入是物联网安全问题中的重点,设备射频指纹特征是解决无线网络中设备身份认证识别的重要手段,射频指纹是指射频设备发出的信号中具有设备特征的信息。射频设备发射端的功率放大器、混频器和本地晶振都会存在非线性的偏差,这些偏差是由于设备本身的物理特性、电子元件的构成和电路板内部走线产生的,还与设备的使用程度和老化程度有关,即使使用相同工艺制造,也会因为生产标准的容差而存在射频指纹上的差异。每个设备都具有独特的射频指纹特征,其唯一性使得它可以作为物理层安全的一部分,并且难以被攻击者篡改、克隆,因此可以对接入设备的射频指纹进行识别验证以提高通信的安全性。
物联网的连接依赖于不同的物联网设备,不同设备间存在着不同的连接协议。当大量物联网设备短时间内接入系统时,不断增长的节点设备会给通信网络带来更大压力,采用传统的一对一认证机制不仅会导致系统网络的繁忙,还会占用大量网络资源。此外,计算能力也会限制物联网安全策略的设计,攻击者可以通过增加通信数据和计算量,对设备进行DDOS攻击。物理层安全是近年来提出的新概念,它利用从发射机信号中提取的独特特征来保护无线设备的身份,也被称为射频指纹识别。
稳态射频指纹特征由信号的稳态部分生成,稳态信号是指信号的有效部分,主要由已调信号组成。目前,国内外已有多种成熟的提取方案,包括载波偏移、IQ偏移、差分星座轨迹图等,在设备分类识别上取得了良好的性能效果。然而也存在一些问题,例如载波偏移的方法易受环境变化和设备老化的影响,IQ偏移的方法易受距离限制和噪声干扰。以及,部分方法易受到设备发送数据内容的影响,或仅采用部分信号段如前导码信号段进行特征提取,特征数据量及维度都较少,造成了射频指纹的不稳定性,降低了身份认证的准确率。
实现思路