一种基于多通道卷积神经网络的射频指纹提取与识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及信息安全技术领域，具体的说是设计一种基于多通道卷积神经网络的射频指纹提取与识别方法。包括：(1)采集无线设备的发送信号，并进行预处理；(2)对于每个信号，将信号划分为前瞬态、稳态、尾瞬态部分，分别生成差分星座轨迹图(DifferentialConstellationTraceFigure,DCTF)；(3)将得到的DCTF数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练一个多通道卷积神经网络分类器；(4)对于接收到的无线设备发送的信号，利用训练好的多通道卷积神经网络对其进行分类识别。本发明利用信号不同部分的DCTF构建多通道卷积神经网络进行射频指纹提取与识别，避免部分信号特征在DCTF中被淹没并且平衡信号不同部分特征权重，使得识别效果更好，尤其在低信噪比场景下。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多通道卷积神经网络的射频指纹提取与识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114417914A
申请号 ：
CN202111624298.X
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭林宁殷鹏程付华胡爱群
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市麒麟科创园智识路26号启迪城立业园04幢
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
吕书桁
优先权 ：
CN202111624298.X
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04 H04W12/79
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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