CN110417701B - 基于前导差分谱的ofdm设备识别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于前导差分谱的OFDM设备识别方法及装置,方法包括：(1)随机选择L个不同的物理位置接收目标发射机发射的OFDM信号，得到L个接收信号，每个接收信号包含F帧；(2)针对每个位置的接收信号，计算其包含的所有帧的每个子载波的前导差分谱；(3)计算每个位置所有帧的每个子载波的前导差分谱的均值和方差；(4)对于每个子载波，根据最小方差原则选取对应的均值作为该子载波处的前导差分谱值，并组成指纹特征；(5)将所述指纹特征与预存的指纹特征进行匹配，若匹配成功，则判定当前目标发射机为正常设备，否则判定为异常设备。本发明识别准确率更高，可以更有效的克服信道的影响。

Description

基于前导差分谱的OFDM设备识别方法及装置
技术领域
本发明涉及设备识别技术，尤其涉及一种基于前导差分谱的OFDM设备识别方法及装置。
背景技术
WiFi已经成为连接局域网(LAN)和物联网(loT)中各种无线设备的一种无处不在的通信媒介。然而，在WiFi网络中，恶意AP和客户端设备可能伪造合法设备的密码、SSID和/或MAC/IP地址，并播放各种模拟和重播攻击。需要一种实时检测、识别和预防机制来应对恶意WiFi连接。然而，传统的网络安全机制难以解决这些问题，特别是在数据链路层及其以下可能发生攻击的情况下。事实上，指纹应该不随环境条件的变化而改变。但是在实际应用中使用射频指纹仍然存在重大挑战。最大的挑战之一是无线信道的负面影响。大多数先前的研究都集中在理想化的场景中，即训练和验证之间的信道是不变的。然而，当训练和验证的信道不同时，识别的准确性会降低。研究表明，无线信道对接收机捕获的复杂符号的分布有着不可忽视的影响。因此，克服无线信道的影响，不随环境条件变化而改变的射频指纹特征是非常重要的。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种基于前导差分谱的OFDM设备识别方法，该方法利用IEEE802.11n信标帧前导码中两个长训练序列(LTS)的频谱的幅度商(AoQ)，即前导差分谱，作为指纹特征进行识别，该指纹不会随环境条改变而改变，识别结果更准确。
技术方案：本发明所述的基于前导差分谱的OFDM设备识别方法包括：
(1)随机选择L个不同的物理位置接收目标发射机发射的OFDM信号，得到L个接收信号，每个接收信号包含F帧，L、F都为大于1的整数；
(2)针对每个位置的接收信号，计算其包含的所有帧的每个子载波的前导差分谱；
(3)计算每个位置所有帧的每个子载波的前导差分谱的均值和方差；
(4)对于每个子载波，根据最小方差原则选取对应的均值作为该子载波处的前导差分谱值，并组成指纹特征；
(5)将所述指纹特征与预存的指纹特征进行匹配，若匹配成功，则判定当前目标发射机为正常设备，否则判定为异常设备。
进一步的，步骤(2)具体包括：
(2.1)对于第l个位置的第f帧，计算其第p个长训练序列中第j个子载波位置处的接收信号频率响应
Figure BDA0002140043990000021
其中，l＝1,..,L，f＝1,...,F，p＝1,2，j＝1,...,Klong，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(2.2)计算第l个位置的第f帧的第j个子载波位置处的前导差分谱值
Figure BDA0002140043990000022
Figure BDA0002140043990000023
进一步的，步骤(3)具体包括：
(3.1)根据以下公式计算第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的均值：
Figure BDA0002140043990000024
式中，
Figure BDA0002140043990000025
为第l个位置的第f帧的第j个子载波的前导差分谱值，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(3.2)根据以下公式计算第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的方差：
Figure BDA0002140043990000026
进一步的，步骤(4)具体包括：
(4.1)对于子载波j，选取子载波j的前导差分谱方差值最小的位置作为最佳位置l*(j)：
l*(j)＝argminσl(j)，j＝1,...,Klong
式中，σl(j)为第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的方差，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(4.2)将所有子载波的最佳位置的前导差分谱均值组成向量，作为目标发射机的指纹特征
Figure BDA0002140043990000027
Figure BDA0002140043990000028
式中，形如
Figure BDA0002140043990000029
表示第·个位置的接收信号的第
Figure BDA00021400439900000210
个子载波的前导差分谱的均值。
本发明所述的基于前导差分谱的OFDM设备识别装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现上述方法。
有益效果：通过本发明方法可以实现对目标发射机的射频指纹特征提取，可以提取出一种能够克服信道的影响，不随环境条件变化而改变的射频指纹特征，大大减弱了无线信道对接收机捕获的复杂符号分布的不可忽视的影响。通过实验发现，使用本发明方法相比于现有的射频指纹技术方法可以进一步提高无线设备的识别性能，提高识别的准确性。
附图说明
图1是本发明的提供的基于前导差分谱的OFDM设备识别方法的一个实施例的流程示意图；
图2是使用本发明方法的同一台802.11WiFi设备在两个不同位置的长前导符号和前导差分谱普度曲线叠加图；
图3是使用本发明方法的两台不同的802.11WiFi设备，分别在三个不同地点进行信号采集，最终统计并获得各自的前导差分谱特征的过程图。
具体实施方式
本实施例提出了一种基于前导差分谱的OFDM设备识别方法及装置，主要适用802.11OFDM设备识别。通常，每个子载波的接收信号频率响应是该子载波每个发射LTS的频谱、接收机和目标发射机的频率响应、信道频率响应的乘积，并与加性噪声相加，其中，每个发射LTS的频谱相同，接收机和目标发射机的频率响应不随时间和位置变化，信道频率响应和加性噪声随时间和位置变化，通过帧平滑可以有效降低加性噪声的影响，同一帧的两个LTS位于一个IEEE802.11OFDM的帧的报头，他们的射频指纹显示出半稳定的特性，因为它们的频谱是不同的，另一方面，由于无线信道的一致性，它们的信道频率响应在非常短的8us时间内保持不变，所以该子载波处的前导差分谱的值排除了随时间和位置变化的信道频率响应和加性噪声的影响。假设所有的目标设备都是由同一个接收器进行认证的，因此对所有目标设备都是相同的值，只剩下发射机的固有频率响应特性，不随l变化，因此AoQ是一种不随位置改变的射频指纹特征。通过实验表明AOQ对信道变化具有鲁棒性，其等误差率(EER)在4％左右。因此，本实施例选用AoQ作为射频指纹特征。
本实施例的基于前导差分谱的OFDM设备识别方法，如图1所示，包括：
(1)随机选择L个不同的物理位置接收目标发射机发射的OFDM信号，得到L个接收信号，每个接收信号包含F帧，L、F都为大于1的整数。
本实施例中，随机选取L＝3个不同位置来接收信号，每个位置的接收信号包含的帧数目为F＝10。
(2)针对每个位置的接收信号，计算其包含的所有帧的每个子载波的前导差分谱。
该步骤具体包括：
(2.1)对于第l个位置的第f帧，计算其第p个长训练序列中第j个子载波位置处的接收信号频率响应
Figure BDA0002140043990000041
其中，l＝1,..,L，f＝1,...,F，p＝1,2，j＝1,...,Klong，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(2.2)计算第l个位置的第f帧的第j个子载波位置处的前导差分谱值
Figure BDA0002140043990000042
Figure BDA0002140043990000043
其中，在生成基带OFDM信号时，使用52个子载波分别进行符号调制，子载波间的间隔△f为0.3125MHz，除0号载波位置(即直流点)不用外，向正负两侧各按△f间隔依次各取26个子载波，因此，子载波可以编号为-26～-1及1～26。即表示为
Figure BDA0002140043990000044
Klong＝52。
(3)计算每个位置所有帧的每个子载波的前导差分谱的均值和方差。
该步骤具体包括：
(3.1)根据以下公式计算第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的均值：
Figure BDA0002140043990000045
式中，
Figure BDA0002140043990000046
为第l个位置的第f帧的第j个子载波的前导差分谱值，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(3.2)根据以下公式计算第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的方差：
Figure BDA0002140043990000047
按照本实施例子载波的编号为-26～-1及1～26，可以将均值和方差表示为μl(-26),...,μl(26)，σl(-26),...,σl(26)。
(4)对于每个子载波，根据最小方差原则选取对应的均值作为该子载波处的前导差分谱值，并组成指纹特征。
该步骤具体包括：
(4.1)对于子载波j，选取子载波j的前导差分谱方差值最小的位置作为最佳位置l*(j)：
l*(j)＝argminσl(j)，j＝1,...,Klong
式中，σl(j)为第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的方差，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(4.2)将所有子载波的最佳位置的前导差分谱均值组成向量，作为目标发射机的指纹特征
Figure BDA0002140043990000051
Figure BDA0002140043990000052
式中，形如
Figure BDA0002140043990000053
表示第·个位置的接收信号的第
Figure BDA0002140043990000054
个子载波位置处的前导差分谱的均值。
本实施例中的指纹特征
Figure BDA0002140043990000055
(5)将所述指纹特征与预存的指纹特征进行匹配，若匹配成功，则判定当前目标发射机为正常设备，否则判定为异常设备。
使用本实施例该方法对同一台802.11WiFi设备进行测试，可以得到在两个不同位置的长前导符号和前导差分谱幅度叠加值，如图2所示，图2(a)和图2(b)是两个不同位置的图。图3是在采用本实施例方法，使用两台不同的802.11WiFi设备，分别在三个不同地点进行信号采集，最终统计并获得各自的前导差分谱特征的过程，图3(a)和图3(b)表示两台不同的设备，图3(a)的设备是在绘制图2中使用的设备。
本实施例还提供了一种基于前导差分谱的OFDM设备识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现上述方法。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (3)

1.一种基于前导差分谱的OFDM设备识别方法,其特征在于该方法包括：
(1)随机选择L个不同的物理位置接收目标发射机发射的OFDM信号，得到L个接收信号，每个接收信号包含F帧，L、F都为大于1的整数；
(2)针对每个位置的接收信号，计算其包含的所有帧的每个子载波的前导差分谱；具体包括：(2.1)对于第l个位置的第f帧，计算其第p个长训练序列中第j个子载波位置处的接收信号频率响应
Figure FDA0003172746460000011
其中，l＝1,..,L，f＝1,...,F，p＝1,2，j＝1,...,Klong，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(2.2)计算第l个位置的第f帧的第j个子载波的前导差分谱值
Figure FDA0003172746460000012
Figure FDA0003172746460000013
(3)计算每个位置所有帧的每个子载波的前导差分谱的均值和方差；
(4)对于每个子载波，根据最小方差原则选取对应的均值作为该子载波处的前导差分谱值，并组成指纹特征；具体包括：
(4.1)对于子载波j，选取子载波j的前导差分谱方差值最小的位置作为最佳位置l*(j)：
l*(j)＝arg minσl(j)，j＝1,...,Klong
式中，σl(j)为第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的方差，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(4.2)将所有子载波的最佳位置的前导差分谱均值组成向量，作为目标发射机的指纹特征
Figure FDA0003172746460000014
Figure FDA0003172746460000015
式中，形如μ·(○)表示第·个位置的接收信号的第○个子载波的前导差分谱的均值；
(5)将所述指纹特征与预存的指纹特征进行匹配，若匹配成功，则判定当前目标发射机为正常设备，否则判定为异常设备。
2.根据权利要求1所述的基于前导差分谱的OFDM设备识别方法,其特征在于：步骤(3)具体包括：
(3.1)根据以下公式计算第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的均值：
Figure FDA0003172746460000021
式中，
Figure FDA0003172746460000022
为第l个位置的第f帧的第j个子载波的前导差分谱值，Klong为一个长前导符号中包含的子载波的个数；
(3.2)根据以下公式计算第l个位置的接收信号的第j个子载波的前导差分谱的方差：
Figure FDA0003172746460000023
3.一种基于前导差分谱的OFDM设备识别装置,其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现权利要求1-2中任意一项所述的方法。
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