射频指纹识别技术瞬态信号的起始点检测算法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种射频指纹识别技术射频信号瞬态部分的起始点检测算法，属于无 线网络安全领域。
【背景技术】
[0002] 在传统的通信信号侦查过程中，研究的重点往往围绕通信信号传递的通信信息的 获取或分析进行，来着硬件差异的个体特征往往被作为噪声而被忽略或被滤除。目前，随着 无线网络的普及，无线网络面临的各种安全威胁正在增加，工作于无线网络链路层之上的 安全协议常常被发现存在安全缺陷。如RFID读写器与标签的相互认证协议存在安全缺陷， 无法对抗标签的克隆攻击。
[0003] 为了增强无线网络的安全性，工作于无线网络物理层的射频指纹识别技术被用于 无线网络的安全服务中。射频指纹识别技术，是在接收方不具有发射信号的任何信息或少 量信息的情况下进行的，需要在设备的细微差异中找出个体特征，通信信号本身所传递的 信息则不重要。自20世纪90年代起，射频指纹识别已被应用于认知无线电频谱感知中的用 户检测、通信流量分析及射频干扰源定位、防止移动电话的欺骗与克隆、无线传感网络的安 全认证、RFID防伪等领域中。
[0004] 无线发射机发送信息时射频信号分为瞬态部分和稳态部分，瞬态信号的起始点检 测对于瞬态信号的正确提取起到至关重要的作用，因为不精确的检测结果会影响特征提 取，进而降低分类准确率。之前提出的幅度阈值检测是将信号每一连续段的振幅方差与设 定的阈值比较，其特点是计算复杂度低，但阈值选择难。相位检测源于相位方差在噪声阶段 恒定，发射机开启相位方差上升，其特点是相位方差波动小，趋于线性，阈值易设，但起始点 不能明显检测。由此可知，瞬态信号的起始点检测不仅是重点，还是难点。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提供一种射频指纹识别技术瞬态信号的起始点检测算法。
[0006] 为了准确的检测到瞬态信号的起始点，本发明的构思是：
[0007]定义信号的平坦度
_中~是样值总数，A是一个很小的 正数，i是样值编号，〇 < FM < 1，若X代表时域幅值，则FM代表时域平坦度，若X代表频域幅值， 则FM代表频域平坦度。由时域-频域对偶性可知，若信号时域平坦，则频域陡峭，若信号时域 陡峭，则频域平坦，瞬态信号在时域是从较低幅值上升到较高幅值，所以时域越不平坦或频 域越平坦，越接近瞬态信号。信号的时域平坦度和频域平坦度变化方向相反，则可以定义信 号的时频域平坦度为频域平坦度与时域平坦度的比值，时频域平坦度越高，说明此信号越 接近瞬态信号。
[0008] -种射频指纹识别技术瞬态信号的起始点检测方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1:信号采集:示波器采集第1至第N无线网卡发送的信号；
[0010] 步骤2:截取每个波形的瞬态过程波形；
[0011] 步骤3:信号归一化:对第1至第N无线网卡接收的信号分别滤除噪声，并减去信号 均值，得到第1至第N归一化信号；
[0012] 步骤4:提取包络:用希尔伯特变换获得第1至第N归一化信号的包络；
[0013] 步骤5:包络滤波:对第1至第N归一化信号的包络进行滤波处理；
[0014]步骤6:将归一化包络信号进行分成Μ块处理，M大于1;
[0015] 步骤7:对每块归一化包络信号分别进行傅里叶变换：
[0016] 步骤8:计算每块归一化包络信号频域幅值的频域平坦度：
[0017]
(1)
[0018]其中N是样值总数，Af是一个很小的正数，f i是样值编号，0 < FMf < 1，xfi代表频域 幅值，FMf代表频域平坦度；
[0019] 步骤9:计算每块归一化包络信号幅值的时域平坦度：
[0020]
(2),
[0021]其中Ν'是样值总数，At是一个很小的正数，ti是样值编号，0^1^1，加代表时域 幅值，FMt代表时域平坦度；
[0022] 步骤10:计算每块归一化包络信号的时频域平坦度：
[0023] (3.)
[0024] 步骤U :町频概十坦皮的极小值检测为瞬态信号的起始点：将归一化包络信号幅 值在0.1-0.3范围内的时频域平坦度的最小值点作为瞬态信号的起始点。
[0025] 所述步骤1中示波器采集的信号来源于第1至第7无线网卡，所述第1至第7无线网 卡为不同类型的7个笔记本无线网卡，示波器采集到的是IEEE802.11n帧帧头射频信号，共 获取470个波形。
[0026]所述步骤5中对第1至第N归一化包络信号用低通滤波器进行滤波处理。
[0027]所述步骤2中各波形的瞬态过程波形为十分之一微秒到四十毫秒之间的波形。 [0028]所述步骤2中各波形的瞬态过程波形为前2048个抽样点;所述步骤6中将归一化包 络信号分为256块，每块包含8个抽样。
[0029]本发明的有益效果在于：
[0030] 本发明可在示波器波形在被读取完成后，结合时域和频域特点提出的时频域平坦 度算法，检测出发射机射频信号的瞬态起始点，从而更有效地提取指纹特征，再用分类器对 无线设备进行分类，使射频指纹识别技术更好地应用于无线网络安全领域。
【附图说明】
[0031] 图1是本发明的流程图；
[0032] 图2是笔记本无线网卡射频信号的数据采集系统；
[0033]图3为射频信号的归一化波形；
[0034] 图4为射频信号滤波前的归一化包络；
[0035] 图5为射频信号滤波后的归一化包络；
[0036] 图6为检测到的射频信号瞬态部分；
[0037] 图7为射频信号瞬态部分的功率谱密度幅值；
[0038] 图8为径向基概率神经网络分类器的训练过程及训练误差；
[0039] 图9为径向基概率神经网络分类器的测试误差率。
【具体实施方式】
[0040] 为了更好地理解本发明的技术方案，结合附图，以下将对本发明作进一步的详细 描述：
[0041] 如图1所示，一种射频指纹识别技术瞬态信号的起始点检测方法，包括以下步骤： [0042]步骤1:信号采集:示波器采集第1至第N无线网卡发送的信号；
[0043] 步骤2:截取每个波形的瞬态过程波形；
[0044] 步骤3:信号归一化:对第1至第N无线网卡接收的信号分别滤除噪声，并减去信号 均值，得到第1至第N归一化信号；
[0045] 步骤4:提取包络:用希尔伯特变换获得第1至第N归一化信号的包络；
[0046] 步骤5:包络滤波:对第1至第N归一化信号的包络进行滤波处理；
[0047]步骤6:将归一化包络信号进行分成Μ块处理，M大于1;
[0048] 步骤7:对每块归一化包络信号分别进行傅里叶变换：
[0049] 步骤8:计算每块归一化包络信号频域幅值的频域平坦度：
[0050]
(1)
[00511其中N是样值总数，Af是一个