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题名基于射频信号特征的Airmax设备指纹提取方法
被引量：2
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作者
季澈
彭林宁
胡爱群
王栋
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机构
东南大学网络空间安全学院
网络通信与安全紫金山实验室
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第2期331-343,共13页
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基金
国家自然科学基金(61941115)资助项目
江苏省重点研发计划(BE2019109)资助项目
网络通信与安全紫金山实验室资助项目。
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文摘
针对私有协议的Airmax设备,提出了一种新的射频指纹提取方法。首先,介绍了软硬件实验环境的搭建并简要介绍了Airmax技术,然后介绍了帧前导信号的提取方法,分为粗定位和精确定位,接着从理论分析和实验验证阐述了Airmax射频指纹的提取方法。提取的特征维数为14,其中频率偏移相关的特征有2个,幅度相关的特征有12个。最后,基于这14维特征使用K-means算法及决策树模型对设备特征数据集进行了训练和分类,计算了分类准确率,两个模型的准确率都达到了100%,对于4个设备的分类问题,K-means算法的准确率为92.4%,决策树模型的准确率为100%。
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关键词
前导码提取
决策树
K-MEANS算法
射频指纹
设备识别
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Keywords
preamble extraction
decision tree
K-means algorithm
radio frequency(RF)fingerprint
device identification
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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