一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法与流程

本发明涉及无线网络领域，更具体地是涉及一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法。

背景技术：

1、随着无线网络的普及，无线网络面临的各种安全威胁也越来越严重。现如今绝大部分的网络安全机制都工作在无线网络链路层之上，比如应用层采用用户名以及数字证书，网络层采用ip地址和路由判断，数据链路层采用mac地址，接入认证等方式，但这些安全机制容易被伪造、攻击。wifi连接已经发现了许多的安全威胁，例如已经证明了wep、wpa和wpa2之类的身份验证机制不够安全，并且在一定程度上已经损坏。射频设备的电子元件在生产过程中存在容差，即使射频设备的输入相同，由于元件容差的存在，射频设备的输出也是不同的，从而形成了射频的指纹特征，因此射频的指纹特征可用于物理层的安全机制。

2、现有的很多射频指纹提取和识别方法，主要有提取瞬态幅度，使用离散小波变换提取瞬态频率，基于星座轨迹图的射频指纹提取方法，基于轮廓特征的射频指纹识别方法等。这些方法实现难度都很大，对射频指纹分类器的要求也很高。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：为了解决上述技术问题，本发明提供一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法,wifi前导信号分为短训练序列和长训练序列。前导信号是已知信号，且持续时间较长，相比射频器件上电的瞬态特征更容易获取，并且提取的指纹信息更有利于射频指纹分类器的识别分类。

2、本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

3、一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，

4、步骤1，将采集到的初始wifi信号去直流处理，幅度进行归一化处理，再对初始wifi信号进行同步处理，得到初始wifi信号的前导信号；

5、步骤2，计算前导信号的二阶统计量：

6、设初始wifi信号为：

7、

8、其中为子载波个数，为载波频率，为子载波调制系数，为ofdm时长，为一个数学计算符号，这里表示子载波的取值数值；表示训练序列符号数；表示自然常数；表示虚数；子载波间隔；表示时间；表示脉冲信号；

9、初始wifi信号经过信道过后，变为前导信号，如下表示：

10、

11、其中服从瑞利分布，为多径衰落信道的幅度影响因子；为多径衰落信道的相位影响因子，服从u[0,2π]；为多径时延；为多普勒频移；ω(t)为零均值，标准方差的加性高斯白噪声；l表示多径数目，为一个数学计算符号，这里表示多径数的取值数值；表示wifi信号经过的延迟；

12、将前导信号带入二阶统计量公式中进行计算，得到前导信号的二阶统计量：

13、

14、cum2表示二阶统计量，表示接收信号平均功率；表示接收信号平均幅值；表示接收wifi信号；

15、步骤3，提取射频频率偏差特征向量：

16、对多个路由器采集多次，一个路由器采集的多个初始wifi信号为一组数据，将全部的初始wifi信号按照步骤2的方式处理，得到每一组初始wifi信号的前导信号的二阶统计量，

17、计算每一组数据的功率谱密度，

18、

19、表示以弧度位单位的频率值，表示每一组的初始wifi信号，p和q表示不同时延；

20、计算每一组数据的相互之间的互功率谱密度，以及每一组数据的二阶统计量，如下公式：

21、

22、表示以弧度位单位的频率值，和分别表示不同的wifi信号；

23、通过功率谱密度、互功率谱密度和二阶统计量，得到射频频率偏差特征向量，如下所示：

24、。

25、abs表示取绝对值；用wifi信号的功率谱密度的绝对值，互功率谱密度的绝对值，二阶统计量组成射频频率偏差特征向量ref。

26、作为一种可选的技术方案，去直流处理的过程为：去除接收信号的直流分量，wifi信号的每个时域均具有零均值的统计特性，利用时域的均值对直流偏移量进行预估计，同时鉴于agc延迟大于4.8us，可以采用开始的不多于4个的时域用于估计。

27、作为一种可选的技术方案，归一化处理的过程为：将信号大值设为1，其他值等比例缩放至强度绝对值1之间。

28、作为一种可选的技术方案，同步处理包括定时同步，载波频率同步，和采样时钟同步三个部分。

29、作为一种可选的技术方案，定时同步主要包括帧同步和符号同步两种，其中帧同步用于确定数据帧的起始位置，而符号同步用于确定ofdm符号数据部分的开始位置，以进行正确的fft操作。

30、作为一种可选的技术方案，同步的基本原理是利用训练序列强自相关特性，将接收到的信号与本地训练序列做互相关，当相关量最大时，目标数据的起始位置被确定；同时根据三个相关序列的相关峰出现的先后顺序和大小关系即可得到ltf的位置。

31、作为一种可选的技术方案，同步处理的过程为：按照帧结构，stf序列为b序列，ltf前两个cp长度的序列为cp1，cp2；ltf的位置满足cp2出现相关峰，且cp2的相关值大于cp1和b序列的相关值，且cp1已经出现了相关峰值，此时，同步完成。

32、本发明的有益效果如下：

33、1.本发明充分考虑到wifi信号的实际构成特征，信道衰减特征，以及发射机波形特征；

34、2.本发明采用求同一发射机的多组wifi前导信号的功率谱密度，互功率谱密度，二阶统计量作为wifi发射器的指纹特征，能够更好表征wifi发射机射频自身特征，有助于射频指纹分类器识别率；

35、3.本发明提取的射频指纹信息，运算量相对其他方法较小，指纹信息特征比较明显，用于射频指纹分类器识别率高等优点。

技术特征：

1.一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于，去直流处理的过程为：去除接收信号的直流分量，wifi信号的每个时域均具有零均值的统计特性，利用时域的均值对直流偏移量进行预估计，同时鉴于agc延迟大于4.8us，可以采用开始的不多于4个的时域用于估计。

3.根据权利要求1所述的一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于，归一化处理的过程为：将信号大值设为1，其他值等比例缩放至强度绝对值1之间。

4.根据权利要求1所述的一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于：同步处理包括定时同步，载波频率同步，和采样时钟同步三个部分。

5.根据权利要求4所述的一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于：定时同步主要包括帧同步和符号同步两种，其中帧同步用于确定数据帧的起始位置，而符号同步用于确定ofdm符号数据部分的开始位置，以进行正确的fft操作。

6.根据权利要求5所述的一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于：同步的基本原理是利用训练序列强自相关特性，将接收到的信号与本地训练序列做互相关，当相关量最大时，目标数据的起始位置被确定；同时根据三个相关序列的相关峰出现的先后顺序和大小关系即可得到ltf的位置。

7.根据权利要求6所述的一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，其特征在于，同步处理的过程为：按照帧结构，stf序列为b序列，ltf前两个cp长度的序列为cp1，cp2；ltf的位置满足cp2出现相关峰，且cp2的相关值大于cp1和b序列的相关值，且cp1已经出现了相关峰值，此时，同步完成。

技术总结
本发明公开了一种利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量的方法，涉及无线网络技术领域，解决现有射频指纹提取和识别技术中的难点，利用wifi前导信号提取射频频率偏差特征向量，具体wifi前导信号分为短训练序列和长训练序列。前导信号是已知信号，且持续时间较长，相比射频器件上电的瞬态特征更容易获取，并且提取的指纹信息更有利于射频指纹分类器的识别分类。

技术研发人员：李牧,邱鹏
受保护的技术使用者：成都中科合迅科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12