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    基于調(diào)頻指數(shù)特征的通信輻射源個(gè)體識(shí)別

    2011-03-26 03:32:42梁紅駱振興樓才義
    關(guān)鍵詞:單音工作頻率導(dǎo)頻

    梁紅,駱振興,樓才義

    (1.中國人民解放軍92728部隊(duì)航空所,上海200436;2.中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所,浙江嘉興314033)

    0 引言

    傳統(tǒng)的通信信號(hào)識(shí)別通常是通過對(duì)信號(hào)的調(diào)制方式(如AM、FM和FSK等)、載波頻率、帶寬、碼元速率、信號(hào)電平和來波方向等一些基本參數(shù)的估計(jì)來獲得通信輻射源的類型或者與其活動(dòng)行為有關(guān)的信息,但并不能直接獲取用于識(shí)別輻射源個(gè)體身份的信息。然而即便是同型號(hào)的不同輻射源個(gè)體由于生產(chǎn)過程中存在的隨機(jī)性,必然會(huì)導(dǎo)致輻射源所發(fā)射的通信信號(hào)存在個(gè)體差異。輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)運(yùn)用信號(hào)處理方法提取輻射源個(gè)體的硬件細(xì)微差異在通信信號(hào)上體現(xiàn)的能夠唯一表征某輻射源個(gè)體的特征,以此對(duì)其個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別。國外的相關(guān)研究主要是基于瞬時(shí)信號(hào)的特征提取[1-4]。文獻(xiàn)1將多分辨小波分析用于對(duì)PPT信號(hào)的特征提取,在高信噪比下取得了良好的識(shí)別效果;文獻(xiàn)2將分形模型用于瞬時(shí)信號(hào)的建模;文獻(xiàn)3介紹了基于瞬時(shí)信號(hào)的個(gè)體特征在無線網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。文獻(xiàn)4介紹了一種改進(jìn)瞬時(shí)信號(hào)在不同信噪比條件下識(shí)別性能的方法。國內(nèi),文獻(xiàn)5通過研究輻射源主振的個(gè)體差異,用ZFFT算法提取FSK輻射源的載頻精度作為個(gè)體特征,達(dá)到一定的識(shí)別效果。本文針對(duì)一類導(dǎo)頻靜噪的調(diào)頻FM輻射源提取調(diào)頻指數(shù)Mf,將Mf的精確估計(jì)值作為識(shí)別輻射源個(gè)體的特征。對(duì)4個(gè)實(shí)際FM輻射源的實(shí)驗(yàn)表明:在工作頻率不變的條件下,Mf的精確估計(jì)值可以作為識(shí)別輻射源個(gè)體的有效特征;但在不同工作頻率下,同一個(gè)輻射源的Mf值也會(huì)發(fā)生較大變化,從而在一定程度上限制了該特征的應(yīng)用。

    1 Mf估計(jì)算法

    Mf估計(jì)算法模型如圖1所示。

    實(shí)際FM電臺(tái)通常使用一個(gè)低于音頻范圍的導(dǎo)頻單音fp實(shí)現(xiàn)靜噪功能,不含語音的單音調(diào)制FM信號(hào)可以表示為:

    圖1 Mf估 計(jì)算法模型

    式中,fc,fp分別為載波頻率和導(dǎo)頻單音頻率,現(xiàn)以頻率fs對(duì)s(t)進(jìn)行抽樣,得到的離散信號(hào)可表示為:

    式中,ωc=2πfc/fs,ωp=2πfp/fs,是離散信號(hào)s(n)的數(shù)字角頻率。對(duì)s(n)進(jìn)行混頻正交變換,經(jīng)低通濾波器得到sI(n)(同相)、sQ(n)(正交)兩路信號(hào):

    得到以上兩路I、Q信號(hào)后,用相位差分法可以計(jì)算s(n)的瞬時(shí)頻率信號(hào):

    根據(jù)式5可知對(duì)s(n)的瞬時(shí)頻率信號(hào)f(n)做頻率估計(jì),在ωp處頻譜的幅值即Mf的一個(gè)估計(jì):

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    實(shí)驗(yàn)1用本文的估計(jì)算法分別對(duì)工作頻率為139MHz和165MHz時(shí)4個(gè)輻射源的信號(hào)樣本進(jìn)行調(diào)頻指數(shù)Mf的估計(jì)。其中,采集速率fs為204.8kHz,信號(hào)樣本的長度N=600 000,每個(gè)輻射源在以上2個(gè)工作頻率處各采集20個(gè)樣本。4個(gè)輻射源的統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

    表1 統(tǒng)計(jì)特征

    表1 統(tǒng)計(jì)特征

    輻射源12341234數(shù)學(xué)期望6.527 76.435 66.542 26.674 47.383 47.321 27.360 17.378 0標(biāo)準(zhǔn)差0.007 10.006 50.004 30.005 30.001 60.001 80.001 70.001 8最大值6.539 96.444 86.549 86.684 27.385 97.323 97.362 57.380 8最小值6.517 46.425 16.535 36.667 47.381 07.315 87.357 37.373 8

    由表1可知除了工作頻率為139MHz時(shí)輻射源1和輻射源3的取值范圍有一小部分的重疊外,其余的情況4個(gè)輻射源的取值均無重疊??梢姳疚奶崛〉奶卣骺梢杂行У赜糜谧R(shí)別4個(gè)輻射源。

    圖2 輻射源在不同工作載頻處的調(diào)頻指數(shù)

    3 結(jié)束語

    本文針對(duì)一類導(dǎo)頻靜噪的FM輻射源提出一種基于調(diào)頻指數(shù)特征的輻射源個(gè)體識(shí)別方法?;?個(gè)實(shí)際FM輻射源的實(shí)驗(yàn)表明:在工作頻率不變的條件下,Mf的精確估計(jì)值可以作為識(shí)別輻射源個(gè)體的有效特征。但在工作頻率變化的條件下,同一個(gè)輻射源的Mf值會(huì)發(fā)生較大變化。因此,本文提取的Mf特征可用于對(duì)具有固定工作頻率的FM輻射源的個(gè)體識(shí)別。今后的工作需要對(duì)輻射源的硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析,找出個(gè)體特征隨工作頻率變化的機(jī)理,從而進(jìn)一步研究對(duì)工作頻率具有較好魯棒性的個(gè)體特征。

    [1]Hippenstiel R D,Payal Y.Wavelet Based Transmitter Identification[C].Gold Coast:International Symposium on Signal Processing and Its Applications,1996:740-742.

    [2]Sun L,Kinsner W.Fractal segmentation of signal from noise for radio transmitter fingerprinting[C].Waterloo:IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering,1998:561-564.

    [3]Ureten O,Serinken N.Wireless security through RF fingerprinting[J].Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering,2007,32(1):27-33.

    [4]Tekbas O H,Serinken N,Ureten O.An experimental performance evaluation of a novel radio-transmitter identification system under diverse environmental conditions[J].Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering,2004,29(3):203-209.

    [5]王倫文,鐘子發(fā).2FSK信號(hào)“指紋”特征的研究[J].電訊技術(shù),2003,(3):45-48.

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