[发明专利]一种基于多采样卷积神经网络的射频指纹提取和识别方法在审
| 申请号： | 202310285509.4 | 申请日： | 2023-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN116343274A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 高原;王平;曹江 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院战争研究院 |
| 主分类号： | G06V40/12 | 分类号： | G06V40/12;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京城大专利代理事务所(普通合伙) 16147 | 代理人： | 于俊刚 |
| 地址： | 100091 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多采样卷积神经网络的射频指纹提取和识别方法，包括如下步骤：S1、识别平台收集不同环境参数下的仿真环境中无线设备的输出信号，截取所述I/Q基带信号的稳态信号片段作为个体的射频指纹；S2、对读取的信号数据进行预处理，建立深度卷积神经网络，利用训练样本和测试样本对所述深度卷积神经网络进行训练；S3、将预处理后的信号数据输入预先建立好的射频指纹识别模型，利用训练后的所述深度卷积神经网络对射频指纹进行识别，得到射频指纹识别结果。本发明通过卷积神经网络自动学习射频指纹信号特征，提高了设备识别的准确性，同时利用射频信号指纹识别技术，降低了无线设备自身的复杂度和计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 采样 卷积 神经网络 射频 指纹 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
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