CN105979520B - 一种基于星座轨迹图的i/q偏移量及畸变估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，包括如下步骤：首先接收端接收无线设备基带的I/Q信号，对信号进行能量归一化以及频率偏差和相位偏差补偿的预处理；接收端将预处理后的采样点绘制在星座图上，形成星座轨迹图；然后，接收端将I/Q坐标轴上的星座轨迹图以零点为中心划分为若干个扇形区域；再将每个扇形区域内采样点求平均，得到每个扇形区域内采样点平均后的中心点位置；最后，接收端可以通过每个扇形区域采样点中心点位置，得到星座轨迹图的I/Q偏移量和整体的畸变程度。本发明方法可以很好地提取设备稳定的射频指纹特征，适用于物理层安全以及无线接入设备的身份识别及认证。

Description

一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法
技术领域
本发明涉及信息安全领域，尤其是涉及一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法。
背景技术
在信息安全领域，通过无线设备的射频信号特征进行无线设备的识别可以有效的保障无线设备的接入安全。
近些年来，一些研究表明，可以通过无线通信系统发射的电磁波，提取其设备的射频特征。由于射频设备电子元器件的差异，导致了其发射出的电磁波包含有设备独特的射频特征。如无线通信系统射频前端的放大器、混频器、滤波器、功率放大器和天线的射频响应及参数都不尽相同，导致最终发射的射频信号不可避免的寄生了发射机系统独特的射频特征，从而可以成为进行设备身份认证的参数，也被称为“射频指纹”。
在未知无线设备的先验信息以及同步信息的情况下，基于无线设备的“星座轨迹图”特征可以对无线设备进行身份识别。当无线设备的先验信息和同步信息已知的情况下，可以通过提取无线设备射频信号的稳态调制信息，从而获得更加精准的特征以进行身份识别。
恒包络调制的通信系统如蓝牙通信的GMSK调制信号、Zigbee通信的OQPSK调制信号直接采集到的星座轨迹图具有恒定的环状形态，其发射机的I/Q偏移量特征和受到滤波器响应以及功率放大器非线性影响的调制畸变特征都包含在了星座轨迹图的采样点中。本发明提出了一种通过在接收机星座轨迹图的采样点中提取I/Q偏移量和恒包络调制畸变特征的方法。该方法获得的无线设备射频指纹特征可以被用于无线设备的身份识别。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，实现对接入的无线设备身份进行识别及认证，提高识别效果。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，包括以下步骤：
(1)用接收端接收初始信号，对所述初始信号进行能量归一化后再进行频偏估计和相位估计，并对所述初始信号的频率和相位偏差进行补偿，得到和发射端同载波频率、同初始相位的补偿信号；
(2)接收端直接将所述补偿信号中的采样点描制在I/Q坐标轴上，形成星座轨迹图；
(3)接收端将所述星座轨迹图以I/Q坐标轴零点为中心，将星座轨迹图以一定的角度划分为若干个扇形区域，所述扇形区域记为所述扇形区域的总数为N0；
(4)接收端将所述扇形区域中的星座轨迹图采样点求平均值，得到所述扇形区域内的星座轨迹图采样点在I/Q坐标轴上平均后的中心点位置
(5)接收端根据所述扇形区域星座轨迹图采样点的中心点位置，得到整体的星座轨迹图采样点I/Q偏移量；
(6)接收端通过统计每个扇形区域中心点位置和标准位置的距离，得到发射信号的畸变程度。
进一步地，所述步骤(1)中，所述信号的计算公式为：
其中，Δfc为接收信号和发射信号的频率偏差，为接收信号和发射信号的相位偏差，fs为接收端的采样率。
进一步地，所述步骤(3)中，所述扇形区域的分割可以是等角度分割，或是根据星座轨迹图的特征采用不同的角度进行分割。
进一步地，所述步骤(5)中，求整体的星座轨迹图采样点I/Q偏移量的计算公式为：
其中，δ为将星座轨迹图进行扇形分割的初始相位。
本发明具有以下有益效果：本发明通过分割获取的无线设备星座轨迹图，估计出星座轨迹图采样点的I/Q偏移量并获得发射信号的畸变特征，可以获得发射信号精准的稳态调制特征，使用该特征进行无线设备识别可以获得更佳的识别效果。
附图说明
图1是本发明的总体框图；
图2是在接收的星座轨迹图上划分扇形区域的示意图；
图3是通过采样点中心位置获得星座轨迹图整体I/Q偏移的示意图；
图4是通过采样点中心位置获得星座轨迹图畸变特征的示意图；
图5是通过本发明得到不同CC2530模块的I/Q偏移；
图6是通过本发明得到不同CC2530模块的畸变特征。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明做更进一步的说明。
本发明适用于恒包络调制的通信系统，如GMSK,OQPSK调制等。本实施例是对基于Zigbee标准下的OQPSK调制信号进行的阐述。如图1所示为该方法的总体框图，该方法包括以下步骤：
1、分割星座轨迹图坐标空间。接收端以大于奈奎斯特采样率的采样速率获取OQPSK初始信号Z，然后将初始信号的能量归一化，得到能量归一化后的OQPSK信号所述归一化公式为：
其中，zi为接收端获得的每一个OQPSK信号采样点，NZ为接收端获得的1帧Zigbee信号里所有的采样点总数。
接收端根据Zigbee标准下的OQPSK信号的前导序列，估计出接收端OQPSK信号载波频率和发射端OQPSK信号载波频率的偏差Δfc。接收端将接收的信号进行载波频率偏差补偿。接收端再估计接收信号和发射信号的相位偏差接收端将接收的信号进行相位偏差补偿。最终，接收端通过上述预处理得到和发射端无载波频率偏差和相位偏差的补偿信号
其中fs为接收机的采样率。
接收端将进行过频率偏差和相位偏差补偿后的采样点不通过同步，直接描制在以I/Q为坐标轴的坐标空间内，得到接收信号的星座轨迹图。星座轨迹图采样点集合S中每一个采样点si的坐标(sI,sQ)为:
接收端获得的预处理后的OQPSK星座轨迹图如说明书附图2所示。
2、获得不同分割区域中心点位置。接收端在以I/Q为坐标轴的坐标空间上以零点为中心点，将星座轨迹图以恒定的角度分割为若干个扇形区间。每一个扇形区域记为扇形区域的总数为Nθ。例如针对接收的OQPSK信号，可以将星座轨迹图等分成8个相同角度间隔的扇形区域。因此，Nθ＝8。将星座轨迹图分割的示意图如说明书附图2所示。也可以根据星座轨迹图的特征采用不同的角度分割。
3、获得不同分割区域中心点位置。通过将星座轨迹图进行分割，可以得到分割的扇形区域在每个内的星座轨迹图采样点的集合被记为其中，每个集合中采样点的总数为
接收端在每个集合内求取所有采样点的算术平均中心即
接收端通过上述方法获得了不同分割区域的中心点位置
4、估计整体的I/Q偏移量。接收端通过不同区域的中心点位置，可以估计接收信号整体的I/Q偏移量。具体的实现方法如下：
针对每一个区域得到的中心点位置得到其在I轴和Q轴上的分量和通过累计相加所有区域中心点在I轴和Q轴上的分量，可以估计出信号整体的I/Q偏移量(DI,DQ)，即：
其中，δ为进行将星座轨迹图进行扇形分割的初始相位。通过采样点中心位置获得星座轨迹图整体I/Q偏移的示意图如说明书附图3所示。
5、获得信号的畸变特征。接收端根据接收信号的特征，可以计算出在没有干扰情况下接收信号在不同区域的标准中心点位置Cn。接收机统计星座轨迹图上获得采集数据在不同分割区域中心点位置和标准中心点位置的距离，得到一组特征向量R。该特征向量R可以被用于描述接收机星座轨迹图的畸变程度，即：
通过星座轨迹图上采样点中心位置获得星座轨迹图畸变特征的示意图如说明书附图4所示。
基于本发明提出一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，针对CC2530Zigbee模块进行了实验。通过本发明方法，可以得到不同模块的I/Q偏移量。实验获得的不同CC2530模块的I/Q偏移如说明书附图5所示。此外，通过本发明方法，还可以得到接收信号的畸变程度，不同CC2530模块的畸变程度特征以及相同CC2530模块在不同时刻测量得到的畸变程度特征如说明书附图6所示。
从说明书附图5所示的不同CC2530模块的I/Q偏移中可以看到，通过本发明方法，可以获得12个不同CC2530模块的特征。不同CC2530模块的I/Q偏移量分布具有较明显的特征，该特征具有较好的识别性。
从说明书附图6所示的不同CC2530模块的畸变程度可以看出，相同的CC2530模块在不同时刻测量得到的畸变程度具有很好的相似性。而不同CC2530模块测量得到的畸变程度具有很明显的区别。
因此，通过本发明方法获得的CC2530模块的特征可以被用于对接入的CC2530模块进行身份识别和认证。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)用接收端接收信号z，对所述初始信号进行能量归一化后得到信号再对接收信号z和发射信号进行频偏估计和相位估计，并对所述信号的频率和相位偏差进行补偿，得到和发射端同载波频率、同初始相位的信号
(2)接收端直接将所述信号中的采样点描制在I/Q坐标轴上，形成星座轨迹图；
(3)接收端将所述星座轨迹图以I/Q坐标轴零点为中心，将星座轨迹图以一定的角度划分为若干个扇形区域，所述扇形区域记为所述扇形区域的总数为
(4)接收端将所述扇形区域中的星座轨迹图采样点求平均值，得到所述扇形区域内的星座轨迹图采样点在I/Q坐标轴上平均后的中心点位置
(5)接收端根据所述扇形区域星座轨迹图采样点的中心点位置，得到整体的星座轨迹图采样点I/Q偏移量；
(6)接收端通过统计每个扇形区域中心点位置和标准位置的距离，得到发射信号的畸变程度。
2.根据权利要求1所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述信号的计算公式为：
其中，Δfc为接收信号和发射信号的频率偏差，为接收信号和发射信号的相位偏差，fs为接收端的采样率。
3.根据权利要求1或2所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述信号的采样点在以I/Q为坐标轴的坐标空间内的坐标为：
4.根据权利要求1或2所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述扇形区域的分割是等角度分割，或是根据星座轨迹图的特征采用不同的角度分割。
5.根据权利要求1或2所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，所述步骤(5)中求整体的星座轨迹图采样点I/Q偏移量的计算公式为：
其中，δ为将星座轨迹图进行扇形分割的初始相位。
6.根据权利要求1或2所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，所述步骤(6)的发射信号的畸变程度，即为统计的每个扇形区域中心点和没有畸变情况下标准中心点位置的距离得到的一组畸变程度的向量R。
7.根据权利要求6所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，没有畸变情况下标准中心点位置为Cn，所述向量R的计算公式为：
8.根据权利要求6所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，所述没有畸变情况下标准的中心点位置由接收端在本地生成发射端调制的标准信号后得到。
9.根据权利要求6所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，该方法适用于恒包络调制的通信系统。
10.根据权利要求9所述的基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法，其特征在于，在所述恒包络调制系统中，没有畸变情况下标准的中心点位置由信号的归一化后的能量所对应的单位圆上扇形分割区域的中心角度位置所决定。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN107368732B (zh) * 2017-07-14 2019-07-23 南京东科优信网络安全技术研究院有限公司 一种基于设备物理指纹特征的目标识别定位系统及方法
CN108234044B (zh) * 2018-02-02 2021-01-05 东南大学 基于混合输入信息的无线设备识别分类器的预处理方法
CN108737301B (zh) * 2018-05-23 2020-08-07 南通大学 一种基于b样条神经网络的宽带通信发射机指纹估计方法
CN108683428B (zh) * 2018-05-23 2020-04-17 南通大学 一种基于近似解的单载波通信发射机指纹估计与认证方法
CN110730147B (zh) * 2019-09-26 2021-05-04 南京东科优信网络安全技术研究院有限公司 基于采样率偏差估计的物理层设备特征提取方法及装置
CN113765929B (zh) * 2021-09-13 2022-05-10 西北工业大学 一种ZigBee-Bluetooth通信实现方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101431378B (zh) * 2008-11-28 2010-09-22 北京航空航天大学 广播通信发射机的失真仿真器及其失真校正测试方法
WO2012167555A1 (zh) * 2011-11-15 2012-12-13 华为技术有限公司 一种校正同相正交信号的方法和装置
CN105357014B (zh) * 2015-11-25 2018-09-21 东南大学 基于差分星座轨迹图的无线设备射频指纹特征提取方法

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