CN107341519A - 一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法。它包括一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6，所述的步骤S6，对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号，进行多分辨率分析。本发明使用支持向量机可以提高射频指纹识别的准确率，降低对于有大量样本信号的支持向量机学习的计算复杂度，采用多分辨率分析的方法提取信号样本中的特征点，在保证射频指纹特征的前提下，降低了支持向量机学习的样本点数量，从而达到了计算复杂度的降低。

Description

一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法

技术领域

本发明涉及无线设备物理层接入认证领域，尤其涉及一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法。

背景技术

特征提取源于图像处理，在信号检测和处理中，它是一种对于预处理后的信号，进行分析和变换，以突出该信号具有代表性(具有明显的物理意义或统计意义)的特征并提取保存的方法。特征提取的目的是在于减少数据存储，降低输入数据冗余，以便于发现更有意义的潜在变量，帮助对大量相似信号地深入了解与分析。射频指纹特征提取是射频指纹识别的关键步骤，对于接收到的无线信号，接收方必须对信号进行预处理，如某些必要的检测、截取和变换，接着提取射频指纹的特征。

在射频指纹特征提取技术中，虽然使用支持向量机可以提高射频指纹识别的准确率，但是，由于支持向量机学习的样本点数量需求十分巨大，导致计算复杂度高，计算资源开销大。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法，降低了基于支持向量机的射频指纹识别技术的计算复杂度，降低了计算资源开销。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法，包括：

所述的方法，包括一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6；

所述的步骤S6，对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号，进行多分辨率分析。

进一步地，所述的多分辨率分析采用三级多分辨率分析，以dB2波形函数为母小波，对信号波形依次做三次离散小波变换：

f_a1i＝DWT(f_avi,dB2)

f_a2i＝DWT(f_a1i,dB2)

f_a3i＝DWT(f_a2i,dB2)。

进一步地，所述方法包括检测步骤S1、样本点采集步骤S2、编号步骤S3、相参积累消噪步骤S4、幅值翻折步骤S5和波形归一化处理S7；

S1：检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；

S2：采集一个设备的多个开机瞬态信号样本点，每个信号包含M个样本点；

S3：编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数f_i：

f_i＝{amp:(1，2，……，M)}

＝(amp₁，amp₂，……，amp_M}

S4：将同一设备的k个开机瞬态信号样本点幅值函数进行相参积累，即相加并取均值：

S5：将处理后的信号的幅度值翻折，即取绝对值：

f_avi＝|f_i|；

S6：对处理后的波形做三级多分辨率分析，以dB2波形函数为母小波，对信号波形依次做三次离散小波变换：

f_a1i＝DWT(f_avi,dB2)

f_a2i＝DWT(f_a1i,dB2)

f_a3i＝DWT(f_a2i,dB2)；

S7：将小波变换后的波形归一化处理：

f′_a3i＝map min max(f_a3i,0～1)

其中，

amp′_i＝(amp_i-amp_min)·(amp_max-amp_min)

其中，M为开机瞬态信号样本点数量，amp_M为第M个开机瞬态信号样本点的幅值；

S8：对多个设备重复以上S1～S7操作，以设备编号为反馈，使用支持向量机对多个设备的处理后的信号进行机器学习；

S9：以支持向量机的学习结果对待检测波形进行分类，判定其属于哪一个设备。

本发明的有益效果是：

(1)本发明使用支持向量机可以提高射频指纹识别的准确率，降低对于有大量样本信号的支持向量机学习的计算复杂度，采用多分辨率分析的方法提取信号样本中的特征点，在保证射频指纹特征的前提下，降低了支持向量机学习的样本点数量，从而达到了计算复杂度的降低。

(2)本发明降低了高斯白噪声的比例，使信号变得平滑，同时突出了信号的特征；尤其是在进行了三级多分辨率分析后，原始信号的结果出现较大的形变，而相参积累消噪后的多分辨率分析结果却可以很好的保留原信号的特征，而经过多分辨率分析，极大地减少了样本点数量。

附图说明

图1为本发明的方法步骤示意图。

图2为本发明的原始信号与相参积累消噪的信号的识别率。

图3为本发明的原始信号与相参积累消噪信号经多分辨率分析的波形对比测试图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

实施例一

如图1所示，一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法，包括：

所述的方法，包括一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6；

所述的步骤S6，对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号，进行多分辨率分析。

进一步地，所述的多分辨率分析采用三级多分辨率分析，以dB2波形函数为母小波，对信号波形依次做三次离散小波变换：

f_a1i＝DWT(f_avi,dB2)

f_a2i＝DWT(f_a1i,dB2)

f_a3i＝DWT(f_a2i,dB2)。

进一步地，所述方法包括检测步骤S1、样本点采集步骤S2、编号步骤S3、相参积累消噪步骤S4、幅值翻折步骤S5和波形归一化处理S7；

S1：检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；

S2：采集一个设备的多个开机瞬态信号样本点，每个信号包含M个样本点；

S3：编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数f_i：

f_i＝{amp:(1，2，……，M)}

＝{amp₁，amp₂，……，amp_M}

S4：将同一设备的k个开机瞬态信号样本点幅值函数进行相参积累，即相加并取均值：

S5：将处理后的信号的幅度值翻折，即取绝对值：

f_avi＝|f_i|；

S6：对处理后的波形做三级多分辨率分析，以dB2波形函数为母小波，对信号波形依次做三次离散小波变换：

f_a1i＝DWT(f_avi,dB2)

f_a2i＝DWT(f_a1i,dB2)

f_a3i＝DWT(f_a2i,dB2)；

S7：将小波变换后的波形归一化处理：

f′_a3i＝map min max(f_a3i,0～1)

其中，

amp′_i＝(amp_i-amp_min)·(amp_max-amp_min)

其中，M为开机瞬态信号样本点数量，amp_M为第M个开机瞬态信号样本点的幅值；

S8：对多个设备重复以上S1～S7操作，以设备编号为反馈，使用支持向量机对多个设备的处理后的信号进行机器学习；

S9：以支持向量机的学习结果对待检测波形进行分类，判定其属于哪一个设备。

在步骤S4中，相参积累消噪信号采用如下算法计算：

(1)设接收到的第m个脉冲是p_m(t)：

p_m(t)＝s(t)+n_m(t)

其中s(t)是信号，n_m(t)是不相关的高斯白噪声，经过n_k个脉冲的相参积累后：

(2)在积累后的信号z(t)中，噪声的功率等于它的方差：

其中是一个脉冲噪声的功率，δ_ml为累加判定，当m＝l时，δ_ml＝1；当m≠l时，δ_ml＝0。n_l(t)为高斯白噪声，n_k为相参积累的脉冲个数，为噪声功率，l和m为相参积累计数单位。

在对n_k个脉冲进行相参积累后，信噪比提高为原来的n_k倍。若按照分贝(dB)计算为：

为相参积累后的信噪比，(SNR)_p为相参积累前的信噪比，n_k为相参积累的脉冲个数。

相参积累常用在雷达技术中，由于接收信号是相干的，而噪声是不相干的。通过积累多个回波，信号强度变为原来的多倍，而噪声因为其随机性而不会增强。因此，信号的信噪比得到改善

如图2所示，显示了原始信号和相参积累消噪后的信号在识别率上的对比。可以看到经过相参积累消噪后的信号在识别率上有很大提高，在较低信噪比下就以达到较高的识别率，在SNR＝18就已达到98％。

经过10个信号相参积累消噪后的信号的识别率接近于比它高10dB的原始信号的识别率，这与理论中由10个信号相参积累可以提高10倍信噪比(SNR提高10dB吻合)。

如图3所示，图3(a1)为原始信号，图3(b1)为对10个波形做相参积累消噪后的信号。可以明显看到高斯白噪声的比例降低，信号变得平滑。同时信号的特征被突出。在进行了三级多分辨率分析后，原始信号的结果(图a5)已经出现较大的形变，而相参积累消噪后的多分辨率分析结果(图b5)可以很好的保留原信号的特征。而经过多分辨率分析，样本点从1000个减少到了125个。处理器采用Core^TM i5-6500CPU@3.20GHz 3.20GHz进行试验检测，当使用线性支持向量机(Linear SVM)对10个设备1500个样本进行训练时，训练时间从9.5517秒降低到了1.7421秒。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法，其特征在于，包括：

所述的方法，包括一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6；

所述的步骤S6，对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号，进行多分辨率分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法，其特征在于：所述的多分辨率分析采用三级多分辨率分析，以dB2波形函数为母小波，对信号波形依次做三次离散小波变换：

f_a1i＝DWT(f_avi,dB2)

f_a2i＝DWT(f_a1i,dB2)

f_a3i＝DWT(f_a2i,dB2)。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法，其特征在于，包括检测步骤S1、样本点采集步骤S2、编号步骤S3、相参积累消噪步骤S4、幅值翻折步骤S5和波形归一化处理S7；

S1：检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；

S2：采集一个设备的多个开机瞬态信号样本点，每个信号包含M个样本点；

S3：编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数f_i：

f_i＝{amp:(1,2,……,M)}

＝{amp₁,amp₂,……,amp_M}

S4：将同一设备的k个开机瞬态信号样本点幅值函数进行相参积累，即相加并取均值：

<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>k</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </munderover> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>;</mo> </mrow>

S5：将处理后的信号的幅度值翻折，即取绝对值：

f_avi＝|f_i|；

S6：对处理后的波形做三级多分辨率分析，以dB2波形函数为母小波，对信号波形依次做三次离散小波变换：

f_a1i＝DWT(f_avi,dB2)

f_a2i＝DWT(f_a1i,dB2)

f_a3i＝DWT(f_a2i,dB2)；

S7：将小波变换后的波形归一化处理：

f′_a3i＝map min max(f_a3i,0～1)

其中，

amp′_i＝(amp_i-amp_min)·(amp_max-amp_min)

其中，M为开机瞬态信号样本点数量，amp_M为第M个开机瞬态信号样本点的幅值；

S8：对多个设备重复以上S1～S7操作，以设备编号为反馈，使用支持向量机对多个设备的处理后的信号进行机器学习；

S9：以支持向量机的学习结果对待检测波形进行分类，判定其属于哪一个设备。