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一种利用载波频率偏移的设备识别认证方法、系统及存储介质,方法包括配置接收机和发射机参数,采集各个ZigBee模块的发射数据;针对接收到的信号提取ZigBee的前导码序列,基于ZigBee的前导码序列提取载波频率偏移特征,并划分训练集和测试集,将训练集数据送入混合高斯模型中,学习训练集数据的分布;将测试集数据送入训练好的模型中,选择最大后验概率对应的索引值作为所属类别;针对未知设备,采用多包推理的决策方式,确定最大平均后验概率的阈值,对模型返回待测信号的最大平均后验概率进行阈值决策,根据决策结果判定待测信号是否来自系统内设备,是则认证为合法,否则认证为未知设备。

本发明提供一种利用载波频率偏移的设备识别认证系统，包括：发射数据采集模块，用于配置接收机和发射机参数，采集各个ZigBee模块的发射数据；模型训练模块，用于针对接收到的信号提取ZigBee的前导码序列，基于ZigBee的前导码序列提取载波频率偏移特征，并划分训练集和测试集，将训练集数据送入混合高斯模型中，学习训练集数据的分布；将测试集数据送入训练好的模型中，选择最大后验概率对应的索引值作为所属类别；未知设备认证模块，用于针对未知设备，采用多包推理的决策方式，确定最大平均后验概率的阈值，对模型返回待测信号的最大平均后验概率进行阈值决策，根据决策结果判定待测信号是否来自系统内设备，如果是系统内设备，则认证为合法，否则，认证为未知设备。

随着无线通信技术的飞速发展，物联网依此可以将更多的设备和设施与各种网络连接起来，进行大规模机器类通信，为所有应用程序随时随地提供高效和安全的服务。而为了更好地服务于终端，对接入设备的身份进行识别与认证，是无线通信领域的重要研究课题。

然而，无线终端数目的急剧增加以及网络的开放性，使无线通信的安全问题面临着严重的挑战。在传统的无线通信系统中，设备接入时的认证主要是依靠存储在设备里的身份认证信息或输入的身份验证指令。而射频指纹技术与传统方式不同，它是从发射设备本身来考虑，通过提取独一无二的硬件特征，实现设备识别与系统安全认证。现有的针对射频指纹的设备识别研究大多是在接收信号的基础上通过不同的信号处理方式获取一些时域、频域等特征，或是人为引入新特征的定义，之后利用机器学习的方法进行设备识别认证。实际上，上述特征包含了典型射频特征的多种，如功率放大器的非线性、同相正交支路的不平衡特性等。

关于射频指纹技术的研究，在20世纪90年代以来，已有学者们进行了大量的研究，国内起步较晚一些。现今已有研究例如，东南大学的胡爱群等提出一种使用射频多特征结合的设备识别方法；电子科技大学的蔡建生等基于射频特性，同时结合信道状态信息，针对OFDM系统提出一种物理层联合认证方法；上海大学的田金鹏等考虑到瞬态波形的差异性，将平均功率与幅度峰值之比定义为瞬态强度，并将其作为指纹特征来识别发射机；战略支援部队信息工程大学的刘剑锋等基于针对设备识别时的小样本以及信噪比变化的问题，利用神经网络实现射频特征的学习与设备的识别认证。然而，这些研究中有些只考虑了设备的识别问题，有些只进行了鉴权，并且涉及到的大多都是多种特征的联合识别。据调研，目前很少有文献利用单一特征既实现设备分类，同时也实现未知设备的鉴权问题。

本发明在物联网系统的物理层安全认证领域有着广泛的应用前景。

发明人：高贞贞 宋丽丽

西安交通大学（Xi’an Jiaotong University），简称“西安交大”，位于陕西省西安市，是中华人民共和国教育部直属的综合性研究型全国重点大学，由教育部与国家国防科技工业局共建，位列国家“双一流”，  首批进入国家“211工程”和“985工程”，是国家“七五”“八五”重点建设高校，入选“珠峰计划”“强基计划”“2011计划”“111计划”、卓越工程师教育培养计划、卓越医生教育培养计划、卓越法律人才教育培养计划，是环太平洋大学联盟、九校联盟（C9） 、中国大学校长联谊会、全球能源互联网大学联盟、中俄综合性大学联盟 、中俄交通大学联盟、CDIO工程教育联盟、丝绸之路大学联盟成员高校，是中国人工智能教育联席会理事长单位、学位授权自主审核单位，是中国三所开设少年班高校之一。

采用收发设备之间的载波频率偏移作为射频特征并建立合法设备的载波频率偏移特征数据库，基于同一接收机，利用混合高斯模型学习每个系统内设备的载波频率偏移分布；提取待测系统内设备的特征送入分类器中，其最大后验概率对应的索引值即是判定的所属类别；另外，针对未知设备，采用多包推理的决策方式，确定最大平均后验概率的阈值，在不影响系统内设备的识别情况下，辨别出未知设备，以达到安全认证的目的。综上，本发明基于单一特征载波频率偏移，学习其分布，以概率的形式判定所属类别。此外，采用多包推理策略，设定阈值，不影响系统内部设备的识别，同时拒绝未知设备的接入，达到了安全认证的目的。实验证明，本发明利用载波频率偏移的设备识别认证方法在发射机的数量M＝9时，设备分类准确率可达到86.78％；采用多包推理，9个设备的分类准确率可达90％以上，已知设备的分类准确率得到了有效提升；同时结合阈值的选取，对未知设备的识别概率可达到1。

为促进科学技术产业化的发展，希望能够充分利用对方广泛的市场资源优势和科研平台能力，实现技术研发与市场营运的直接联盟。为使新技术尽快转化为生产力，希望实行技术合作开发联营生产和产值提成的方式紧密合作。希望合作方能够负责组建生产公司及工商、税务经营手续和必要的启动资金；在双方合作期间，我方对该产品不断创新和改进。

企业实施科技成果转移转化，采取以下方式并达到相应的目的：

一是开发新的产品或服务，以培育新的市场竞争力；

二是开发新的工艺，以提质、降本、降耗、增能、增效；

三是完善管理，优化流程，以强化对企业生产经营的控制力；

四是进入新的市场，以扩大市场规模；

五是培育新的能力，以取得新的优势；

六是完善经营管理的体制机制，以提高效益。

希望与企业、科学技术研究开发机构、高等学校和其他组织建立优势互补、分工明确、成果共享、风险共担的合作机制，按照市场机制联合组建研究开发平台、技术创新联盟、创新联合体等，协同推进研究开发与科技成果转化。