[发明专利]基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法

说明书

本发明涉及一种基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法。利用现有变分模态分解方法识别信号射频指纹可能出现模态混叠现象及过分解问题。本方法获取无线通信设备的信号；初始化分解模态数和惩罚因子，设定混淆门限和能量占比门限；对信号进行变分模态分解，得到各模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最小值；通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子；计算得到重构信号，作为信号的射频指纹；将重构信号输入长短期记忆网络中进行分类识别。本方法利用分解后各模态相关系数的最大值判断分解过程中是否出现了模态混叠现象，利用各模态能量占比的最小值判断分解过程是否出现了过分解问题，可有效提取设备的射频指纹。

技术领域

本发明涉及射频指纹识别技术领域，具体涉及一种基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法。

背景技术

由于无线通信网络的开放性，其安全问题至关重要。为确保无线通信安全，首先要保证无线通信设备的接入安全。目前的无线通信设备身份认证方法通常采用MAC/IP地址以及密钥认证方式，容易被非法用户篡改或者攻击。射频指纹来自于无线设备内部的硬件差异，具有唯一性且难以篡改，可以作为识别不同无线设备的依据。因此，通过无线发射设备的射频指纹对设备的身份进行识别，是一种很有价值的安全认证技术。

在射频指纹识别领域中，有效提取能够表征设备本质特征的射频指纹，对提高无线通信设备识别准确率起到关键作用。变分模态分解方法可将信号自适应地分解为不同中心频率的窄带分量，从而获得设备的指纹特征。但该方法需要事先选定分解参数——分解模态数和惩罚因子，当分解参数设置不准确时可能导致变分模态分解出现模态混叠现象和过分解等问题，从而造成识别准确率下降。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法，解决变分模态分解中可能出现的模态混叠现象及过分解问题，有效提高设备的识别准确率。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法，所述方法包括：

获取无线通信设备的信号；

初始化分解模态数和惩罚因子，设定混淆门限和能量占比门限；

以初始化的分解模态数和初始化的惩罚因子为分解参数，对信号进行变分模态分解，得到各模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最小值；

通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子；

根据合格的分解模态数和合格的惩罚因子，计算得到重构信号，作为信号的射频指纹；

将重构信号输入长短期记忆网络中进行分类识别。

进一步地，以初始化的分解模态数和初始化的惩罚因子为分解参数，对信号进行变分模态分解，包括：

无线通信设备的信号为，初始化的分解模态数为，初始化的惩罚因子为；

以初始化的分解模态数和初始化的惩罚因子为分解参数，对信号进行阶变分模态分解，得到个本征模态函数，。

进一步地，得到各模态相关系数的最大值，包括：

将个本征模态函数分别离散化，得到个离散化后本征模态函数；

计算其中任意一对离散化后本征模态函数与之间相关系数，定义各模态相关系数的最大值为，，，；

其中：

，分别表示离散化后本征模态函数与两变量对应元素数据对中的协同数对和不协同数对的数目。

进一步地，得到各模态能量占比的最小值，包括：