CN119442041A 一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法 （贵州大学）_第1页
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一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹本发明公开了一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，涉及指纹识别技术领据集对SCU_Net网络进行训练，获得初步神经网够解决现有识别方案成本高、设备要求高的不22.根据权利要求1所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征,4.根据权利要求3所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征5.根据权利要求1所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征3。6.根据权利要求1所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征,7.根据权利要求1所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征8.根据权利要求6所述的一种面向长度可变信号的轻量级射频指纹识别方法，其特征4独特性都无法轻易被篡改，这种验证方式我们称其为射频指纹识别(RadioFrequency神经网络来实现轻量级射频指纹识别。Zhang等人利用知识驱动的多尺度注意力卷积网络无关谱图来减轻信道影响效应虽然上述提到的采用各类神经网络的射频指纹识别方案在5纹特征提取和设备认证工作，设计了一种基于轻量级的可分离卷积单元（Separable均(ExponentialMovingAverage,EMA)进行平滑处理的多包推断策略来进行数据增强，：，6,由接收器天线捕获待识别设备的LoRa信号r"；然后下变频到基带，并由模数转,写为：r[n]-u[n]e。,1、本发明针对信号长度可变场景提供了一种级射频指纹识别方法用于解决现有7[0019]以下结合说明书附图对发明实施方式进一步地详细描述，以使得本发明的目的、,8,由接收器天线捕获待识别设备的LoRa信号r"；然后下变频到基带，并由模数转,包含多个待分类的终端设备和用来接收并转发来自网络服务器、终端设备的信号的网关，([0028]其中F()表示RFFI系统的识别过程。9nl-e.(9)给最后的分类器，但其参数较多又容易导致过拟合。因为池化操作也能实现特征降维，因在多包推断中，可以使用所有收集到的包来计算EMA，其中每个包提供的信息都用于更新波器在输入特征图大小的区域内工作，想要输出结果为1个数值，则需要个滤波。方法参数量存储空间(MB)训练时间(mins)测试时间(s)平均精度FCN6555948.2MB28.5974.19%LSTM85658610.3MB26.3176.59%Transformer34893810.3MB350.223.5275.00%GRU6446187.8MB27.4673.48%SCU_Net2665240.4MB270.622.6274.51%是文献[7]介绍的方案，黄色(packet=3(EMA))和绿色(packet=5(EMA))是我们所采

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