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公开(公告)号：CN114040392A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111302475.2
申请日：2021-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: H04W12/041 , H04L9/08 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种可应用于非协调无线信道密钥生成系统的基于中位数非均匀归一化的均匀量化方法，首先，通信双方通过互发导频信号，信道测量得到无线信道特征信息；其次，以中位数为界将无线信道特征信息分为两个区间，对两个区间的数据集进行不同尺度的非均匀归一化；然后，将非均匀归一化后的数据集整合后整体进行均匀量化；最后，将量化之后的比特序列与相应的格雷码进行比特映射，再通过随机矩阵进行交织，得到最终的密钥比特流。通过本发明方法，可以使得通信双方的不对称私有密钥的随机性提高以及不一致率降低，从而降低非协调无线信道密钥生成技术中信道纠错解码的误比特率，最终实现更佳性能的共享无线信道特征的安全信息传输。
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公开(公告)号：CN113364541A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110616315.9
申请日：2021-06-02
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/364 , H04B17/318
Abstract: 本发明提出一种基于多频点信号强度的无线信号主径传输时延测量方法，本方法采集无线目标在所有可工作频点的信号强度，建立近似的信道频域传递函数，通过傅里叶反变换得到主径的信号强度并计算得到信号在传播路径的衰减，进而得到无线目标距检测节点的传输时延。针对现有信号强度计算方法仅利用单频点进行计算的不足，该方法有效克服了无线环境噪声及多径效应的影响，降低了对检测端的计算复杂度要求，提供了一种基于信号强度测量传输时延方法的新思路。
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公开(公告)号：CN109756439B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910084943.X
申请日：2019-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/34
Abstract: 本发明介绍了一种用于物理指纹提取的临近符号星座轨迹图生成方法，首先接收端将采样的基带调制信号进行能量归一化后，通过一个设计好的的低通滤波器；其次，选取一个临近符号的采样点间隔I，将接收的信号采样点的每一个向后间隔为I的采样点乘上复数因子后，和原采样点组合成复数形式的临近采样点；然后，接收端选取一个二维矩阵Q，将临近采样点按照实部和虚部幅值大小计算在矩阵Q中的统计值；最后，将矩阵Q中所有元素按归一化后得到临近符号星座轨迹图。采用本发明能效地从仅存在一路信号的接收波形中获得可以用于展现设备指纹特征的二维星座轨迹图，可以用于对发射设备和通信信道进行识别，具有非常好的实用性。
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公开(公告)号：CN111866876A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010488901.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频偏预处理的无线设备识别方法，通过对接收的射频信号做傅里叶变换和相关运算得到帧前导定位，从提取的帧前导信号中提取频偏，按时间顺序组成频偏序列，对该序列先后进行移动平均滤波和回归分析，得到回归系数；通过回归系数对频偏进行特征变换，将回归系数和变换后的频偏作为指纹特征存入指纹库；利用指纹库数据训练随机森林模型，得到随机森林分类器；获取待认证无线设备发送的射频信号，提取其射频指纹后，使用随机森林分类器对指纹进行识别，根据识别的结果来对无线设备的身份进行认证。本发明还提供了基于上述方法的无线设备识别装置及存储介质。本发明可以实现无线设备的快速识别，且具有较好的实用性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110087233A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910242979.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04W12/00
Abstract: 本发明公开了一种基于射频指纹的无人机身份认证方法，包括：(1)接收多个已认证安全的无人机发射的图传信号和控制信号，通过预处理去除掉其中只包含噪声的区域，得到有效信号和噪声混杂在一起的多个有效信号区域；(2)从每个有效信号区域中提取DCTF；(3)提取DCTF的Haar-like特征，作为对应无人机的射频指纹；(4)分别采用从图传信号提取出的射频指纹和从控制信号提取出的射频指纹进行SVM分类器训练，得到针对图传信号和控制信号的SVM分类器并进行保存；(5)当有无人机需要身份认证时，根据接收信号提取该无人机的射频指纹，并使用训练好的SVM分类器对射频指纹进行识别，实现无人机身份认证。本发明可以快速的实现基于无人机射频指纹的身份认证，且具有较好的实用性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108234044A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810104288.5
申请日：2018-02-02
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , G06K9/62
CPC classification number: H04B17/309 , G06K9/6268 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于混合输入信息的无线设备识别分类器的预处理方法，包括：(1)获取在无环境参数影响情况下无线设备的输出信号；(2)在无线设备中加入不同的环境参数，进行不同环境参数下的仿真，获取不同环境参数下的无线设备输出信号，并从中提取出指纹特征，计算指纹特征的类内方差以及类间方差；(3)根据所述指纹特征类内方差以及类间方差，推出不同指纹特征在不同环境参数下用于设备识别分类器的参数权重，形成设备识别特征的先验信息；(4)针对实际接收的无线设备输出信号，估计其环境参数，并基于设备特征先验信息中选取合适的参数权重，在分类器特征预处理中对不同的无线设备的指纹特征进行融合，作为无线设备识别分类器的输入。本发明可以极大的提高设备识别分类器的识别性能。
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公开(公告)号：CN105471470A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510797097.8
申请日：2015-11-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04B1/7073 , H04L27/18
CPC classification number: H04B1/7073 , H04L27/18
Abstract: 本发明公开了一种基于判决反馈的扩频信号频率偏移估计方法，该方法包括了频率偏差粗估计和频率偏差细估计两个部分。接收端已知扩频信号的前导符号，并在本地生成基于前导符号的扩频信号。接收端将接收的信号在一定的窗口和步进值下进行频偏预校正。将校正的结果和生成的本地前导符号扩频码片进行相关。接收端使用扩频码对接收的信号进行解扩。接收端将解扩后判决点的符号进行储存，并将存储的解扩后符号进行差分处理。基于符号差分处理的结果对接收的信号进行频偏细估计。接收端基于频偏粗估计和细估计的结果得到准确的频偏估计值。该发明可以被用于扩频通信系统，如IEEE 802.15.4 Zigbee系统的频率偏差估计。
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公开(公告)号：CN114417914B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111624298.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , H04W12/79
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN114125853B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111303757.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于循环移位特性的扩频信号射频指纹特征提取方法，包括如下步骤：通过计算信号前导码中相邻重复符号的差分结果来估计信号的载波频偏；通过计算接收信号前导码和本地理想信号前导码的共轭乘积结果求出载波相偏，实现载波同步；将信号帧按单个符号进行分割，并让IQ两路信号对齐；将每个符号能量归一化；利用循环移位特性分别计算每个符号与本地基准符号的循环相关函数；将循环相关函数整合，利用傅里叶变换求出互功率谱；将一帧信号所有符号的互功率谱结果求和取平均得到射频指纹。本发明提出的射频指纹提取方法受环境噪声影响较小，适用于低信噪比条件，且射频指纹与发送数据无关，可适用于多种扩频信号。
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公开(公告)号：CN116720069A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310737785.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性特征的宽带信号射频指纹提取方法，包括以下步骤：从收到的信号帧中提取全部的前导符号组，并进行预处理；利用已知的前导信号构造矩阵求出非线性系数与多径混合的向量值；基于向量值消除多径影响求得只包含非线性特征的指纹值；基于线性卷积规则求出非线性系数与本地前导符混合的非线性特征值；将上述只包含非线性系数的值与非线性系数与本地前导混合的值联合，可以作为非线性指纹提供可靠的发射机识别手段。本发明提出的射频指纹提取方法受信道影响更小、特征维度扩展性高，进而可以为射频指纹技术高精度识别发射机提供技术手段。
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