基于射频信号特征的Airmax设备指纹提取方法

摘要：

针对私有协议的Airmax设备,提出了一种新的射频指纹提取方法.首先,介绍了软硬件实验环境的搭建并简要介绍了Airmax技术,然后介绍了帧前导信号的提取方法,分为粗定位和精确定位,接着从理论分析和实验验证阐述了Airmax射频指纹的提取方法.提取的特征维数为14,其中频率偏移相关的特征有2个,幅度相关的特征有12个.最后,基于这14维特征使用K-means算法及决策树模型对设备特征数据集进行了训练和分类,计算了分类准确率,两个模型的准确率都达到了100%,对于4个设备的分类问题,K-means算法的准确率为92.4%,决策树模型的准确率为100%.

关键词：前导码提取、决策树、K?means算法、射频指纹、设备识别

所属期刊栏目：35

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省重点研发计划;网络通信与安全紫金山实验室资助项目

在线出版日期：2020-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：331-343