CN112689771A - 雷达认证方法及装置、计算机存储介质 - Google Patents

雷达认证方法及装置、计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种雷达认证方法及装置、计算机存储介质，属于雷达技术领域。计算机设备在获取待验证雷达的输出数据后，先调用预测模型基于该待验证雷达的输出数据获取该待验证雷达的预测数据。该预测模型基于目标雷达的输出数据训练得到。然后计算机设备根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的输出数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。本申请无需在雷达中预置密钥，基于目标雷达的输出数据训练得到的预测模型以及待验证雷达的输出数据即可实现对待验证雷达的身份认证，对雷达认证的可靠性较高。

Description

雷达认证方法及装置、计算机存储介质
技术领域
本申请涉及雷达技术领域，特别涉及一种雷达认证方法及装置、计算机存储介质。
背景技术
自动驾驶车辆因其能够实现无人驾驶而越来越受关注。自动驾驶车辆上部署有雷达和车载终端。自动驾驶车辆通过雷达感知周围环境，通过车载终端基于雷达返回的数据进行环境分析和行驶路径规划。为了避免雷达在使用过程中被私自更换后攻击车载终端，车载终端需要定期对与其通信的雷达进行身份认证，即验证与其通信的雷达是否为原装的合法雷达。
目前，通常采用基于数字证书与数字签名的雷达认证方法。通过在车载终端中预置根证书，并在原装的合法雷达中预置基于该根证书签发的该雷达的设备证书(内含证书公钥)和证书公钥对应的私钥。在合法雷达完成安装后，该合法雷达向车载终端发送该合法雷达的设备证书，车载终端采用根证书对该合法雷达的设备证书解密，以获取该设备证书中的证书公钥。当车载终端需要对与其通信的雷达进行身份认证时，车载终端可以向该雷达发送随机数，该雷达采用自身的证书公钥对应的私钥对该随机数进行加密，得到随机数的签名(即密文)，并将该签名发送给车载终端。车载终端采用合法雷达的证书公钥对该签名进行解密，如果能成功解密且解密出来的随机数与车载终端向该雷达发送的随机数相同，说明该雷达为原装的合法雷达；否则说明该雷达不是原装的合法雷达。
但是，采用上述雷达认证方法，需要在雷达中预置设备证书和证书公钥对应的私钥，由于目前大多数雷达的信息存储安全性较低，容易造成密钥的泄露，因此目前对雷达进行身份认证的可靠性较低。
发明内容
本申请提供了一种雷达认证方法及装置、计算机存储介质，可以解决目前对雷达进行身份认证的可靠性较低的问题。
第一方面，提供了一种雷达认证方法。该方法包括：计算机设备获取待验证雷达的输出数据。计算机设备调用预测模型基于该待验证雷达的输出数据获取该待验证雷达的预测数据。该预测模型基于目标雷达的输出数据训练得到。目标雷达的输出数据基于目标雷达的发射波以及目标雷达接收到的反射波得到。计算机设备根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的输出数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。其中，待验证雷达的输出数据为计算机设备接收到的来自待验证雷达的数据。
本申请无需在雷达中预置密钥，计算机设备根据基于目标雷达的输出数据训练得到的预测模型以及待验证雷达的输出数据即可实现对待验证雷达的身份认证，从根本上解决了雷达认证的安全性问题，对雷达认证的可靠性较高。
可选地，预测模型由计算机设备训练得到。或者，预测模型来自除计算机设备以外的其它设备，也即是，计算机设备接收来自其它设备的预测模型。
可选地，目标雷达的输出数据包括目标雷达的多个频道的真实数据。该预测模型包括至少一个子模型，每个子模型对应多个频道中的一个频道。目标雷达的多个频道中的目标频道对应的目标子模型基于该目标雷达的其它频道的真实数据以及该目标雷达的目标频道的真实数据训练得到，目标雷达的其它频道包括目标雷达的多个频道中除目标频道以外的至少一个频道。
其中，目标雷达的其它频道可以包括目标雷达的多个频道中除目标频道以外的所有频道。该目标频道可以是目标雷达的任一频道，计算机设备可以训练得到目标雷达的一个或多个频道对应的子模型。
可选地，目标子模型基于目标雷达的其它频道的真实数据以及目标雷达的目标频道的真实数据，采用线性回归算法训练得到。当然，目标雷达的频道对应的子模型也可以采用其它机器学习算法训练得到，本申请对此不做限定。
可选地，目标子模型采用线性回归模型训练得到，该线性回归模型表示如下：
Figure BDA0002943961800000021
其中，k表示目标频道，yk，i表示目标雷达的目标频道k的第i个真实数据，n表示其它频道的频道数量，j表示其它频道中的第j个频道，ck，j表示目标子模型的第j个系数，xi，j表示目标雷达的第j个频道的第i个真实数据，bk表示目标子模型的增量，k、i、j和n均为正整数。
可选地，计算机设备调用预测模型基于待验证雷达的输出数据获取待验证雷达的预测数据的实现过程，包括：计算机设备调用目标子模型基于待验证雷达的其它频道的真实数据获取待验证雷达的目标频道的预测数据。相应地，计算机设备根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的输出数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达的实现过程，包括：计算机设备根据待验证雷达的目标频道的预测数据以及待验证雷达的目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
本申请中，计算机设备在接收到待验证雷达的输出数据后，按照预定的模式对待验证雷达的输出数据进行分析，但是实质上待验证雷达的输出数据并不一定是待验证雷达基于自身的发射波以及自身接收到的反射波得到的数据，即计算机设备分析的数据可能是冒充的雷达数据。本申请中描述的待验证雷达的多个频道的真实数据来自该待验证雷达的输出数据，并不限定该真实数据是基于待验证雷达的发射波以及接收到的反射波得到的数据。
可选地，计算机设备根据待验证雷达的目标频道的预测数据以及待验证雷达的目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达的实现过程，包括：当待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的余弦相似度小于第一阈值，待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的均方误差大于第二阈值，和/或，基于待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数大于第三阈值，计算机设备确定待验证雷达与目标雷达不为同一雷达。
可选地，计算机设备根据待验证雷达的目标频道的预测数据以及待验证雷达的目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达的实现过程，包括：计算机设备根据待验证雷达的多个目标频道的预测数据以及待验证雷达的多个目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
可选地，目标雷达为毫米波雷达，目标雷达的输出数据包括多普勒频率。
第二方面，提供了一种计算机设备。该计算机设备包括多个功能模块，该多个功能模块相互作用，实现上述第一方面及其各实施方式中的方法。多个功能模块可以基于软件、硬件或软件和硬件的结合实现，且多个功能模块可以基于具体实现进行任意组合或分割。
第三方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；
所述存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令；
所述处理器，用于调用所述计算机程序，实现上述第一方面及其各实施方式中的方法。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有指令，当所述指令被计算机设备的处理器执行时，实现上述第一方面及其各实施方式中的方法。
第五方面，提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，实现上述第一方面及其各实施方式中的方法。
本申请提供的技术方案至少包括以下有益效果：
本申请中，计算机设备在获取待验证雷达的输出数据后，通过调用基于目标雷达的多个频道的真实数据训练得到的预测模型根据待验证雷达的输出数据得到该待验证雷达的预测数据，然后根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的真实数据实现对待验证雷达的认证，无需在雷达中预置密钥，仅通过目标雷达的输出数据训练得到的预测模型以及待验证雷达的输出数据即可实现对待验证雷达的身份认证，从根本上解决了雷达认证的安全性问题，对雷达认证的可靠性较高。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种模型训练方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种雷达认证方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种计算机设备的框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
雷达是利用电磁波来探测目标的电子设备。雷达通过发射电磁波对目标进行照射并接收其回波来获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位和高度等信息。雷达通常包括发射机、天线、接收机和处理器。其中，发射机产生电磁波并将电磁波通过天线发射至空间某一方向，处在该方向的目标反射碰到的电磁波，接收机通过天线接收目标反射的电磁波。发射机产生和发射的电磁波可称为发射波。目标反射的电磁波可称为反射波(也可称为回波)。处理器对发射波和反射波进行处理，得到目标的相关信息。
测量距离的原理是测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差。由于电磁波以光速传播，因此基于发射脉冲与回波脉冲之间的时间差以及光速就能够计算得到目标到雷达的精确距离。
测量目标方位的原理是利用天线的尖锐方位波束，通过测量仰角靠窄的仰角波束，进而根据仰角和目标到雷达的距离计算得到目标的高度。
测量速度的原理是雷达和目标之间发生相对运动时所产生的频率多普勒效应。雷达接收到的反射波的频率与其发射波的频率不同，两者的差值称为多普勒频率。基于多普勒频率可计算得到雷达与目标之间的距离变化率。当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。
按照工作频段分，目前雷达可分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等。其中，超声波雷达工作在超声波波段，其工作频段大致在20千赫兹(kHz)至40kHz。毫米波雷达的工作频段大致在10吉赫兹(GHz)至200GHz。激光雷达工作在红外和可见光波段。雷达在工作频段中通常包括多个频道，每个频道对应一个特定的发射频率。
雷达可以将基于发射波和接收到的反射波处理得到的数据发送给与该雷达连接的计算机设备，本申请实施例中将雷达发送给与该雷达连接的计算机设备的数据称为该雷达的输出数据，该雷达的输出数据基于该雷达的发射波和该雷达接收到的反射波得到。计算机设备在接收到该雷达的输出数据后，根据该输出数据计算得到目标到该雷达的距离、目标的高度和/或目标与该雷达之间的距离变化率等，以实现对目标的定位。
例如，在自动驾驶领域，自动驾驶车辆可以通过雷达来感知周围环境，雷达将对该雷达的发射波和接收到的反射波处理得到的输出数据发送给车载终端，车载终端根据该雷达的输出数据计算得到目标至该雷达的距离、目标的高度和/或目标与该雷达之间的距离变化率等目标的相关信息，然后根据计算结果进行环境分析并为自动驾驶车辆规划行驶路径。
本申请以下实施例均以毫米波雷达为例进行说明。毫米波雷达的输出数据可以是接收到的反射波的频率和该毫米波雷达的发射波的频率的差值(即该毫米波雷达的多普勒频率)。毫米波雷达通常具有16个频道或12个频道。示例地，具有16个频道的毫米波雷达的输出数据可以表示如下：
Figure BDA0002943961800000041
其中，一行数据表示雷达的16个频道在同一时刻的多普勒频率，一列数据表示雷达的一个频道在不同时刻的多普勒频率。
如果雷达在使用过程中被恶意更换，雷达可能会攻击计算机设备，进而无法保证该计算机设备的安全使用。为了避免雷达在使用过程中被私自更换后攻击计算机设备，计算机设备可以定期对与其通信的雷达进行身份认证，即验证与其通信的雷达是否为原装的合法雷达。但是，计算机设备采用基于数字证书与数字签名的方法对雷达进行身份认证时，需要在雷达中预置设备证书和该设备证书公钥对应的私钥，由于目前大多数雷达的信息存储安全性较低，容易造成密钥的泄露，因此目前对雷达进行身份认证的可靠性较低。
本申请实施例中，在计算机设备与安装的合法雷达建立通信连接后，计算机设备在接收到合法雷达的输出数据后，基于该合法雷达自身的发射波和接收到的反射波的特性，提取该合法雷达的指纹。后续在计算机设备与雷达的通信过程中，计算机设备接收到通信雷达的输出数据后，基于该通信雷达的发射波和接收到的反射波的特性，基于合法雷达的指纹对该通信雷达进行身份验证。具体实现过程可以包括：计算机设备获取合法雷达的输出数据，并根据该合法雷达的输出数据训练得到预测模型，该预测模型的模型参数可视为该合法雷达的指纹。计算机设备获取到通信雷达的输出数据后，计算机设备调用该预测模型基于通信雷达的输出数据获取该通信雷达的预测数据，然后基于该通信雷达的预测数据与该通信雷达的输出数据来验证该通信雷达与合法雷达是否为同一雷达。本申请以下实施例中，将原装的合法雷达称为目标雷达，将计算机设备需要验证的雷达称为待验证雷达。
本申请实施例无需在雷达中预置密钥，基于目标雷达的输出数据以及待验证雷达的输出数据即可实现对待验证雷达的身份认证，从根本上解决了雷达认证的安全性问题，对雷达认证的可靠性较高。
本申请以下实施例分成两部分对方案进行详细介绍。第一部分结合图1介绍基于目标雷达的输出数据训练得到预测模型的过程；第二部分结合图2介绍调用该预测模型基于待验证雷达的输出数据对该待验证雷达进行认证的过程。其中，用于基于目标雷达的输出数据训练得到预测模型的计算机设备和用于调用该预测模型基于待验证雷达的输出数据对该待验证雷达进行认证的计算机设备可以是同一计算机设备，也可以是不同计算机设备。
图1是本申请实施例提供的一种模型训练方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤101、计算机设备获取目标雷达的输出数据。
该目标雷达的输出数据基于该目标雷达的发射波以及该目标雷达接收到的反射波得到。可选地，该目标雷达的输出数据包括该目标雷达的多个频道的真实数据。当目标雷达为毫米波雷达时，该目标雷达的输出数据包括该目标雷达的多个频道的多普勒频率。该目标雷达的输出数据通常包括该目标雷达的多个频道的多组真实数据，每组真实数据包括该目标雷达的多个频道在一个时刻的真实数据。
可选地，该目标雷达的多个频道可以包括该目标雷达的所有频道。
步骤102、计算机设备基于目标雷达的输出数据，训练得到预测模型。
可选地，预测模型包括至少一个子模型，每个子模型对应目标雷达的多个频道中的一个频道。该多个频道中的目标频道对应的目标子模型可以基于目标雷达的其它频道的真实数据以及目标雷达的目标频道的真实数据训练得到。目标雷达的其它频道包括该目标雷达的多个频道中除目标频道以外的至少一个频道。
可选地，目标频道对应的目标子模型基于目标雷达的其它频道的真实数据以及该目标雷达的目标频道的真实数据，采用线性回归算法训练得到。目标频道对应的目标子模型具体可以采用线性回归模型训练得到。该线性回归模型表示如下：
Figure BDA0002943961800000051
其中，k表示目标频道，yk，i表示目标雷达的目标频道k的第i个真实数据，n表示其它频道的频道数量，j表示其它频道中的第j个频道，ck，j表示目标子模型的第j个系数，xi，j表示目标雷达的第j个频道的第i个真实数据，bk表示目标子模型的增量，k、i、j和n均为正整数。目标雷达的目标频道k的第i个真实数据与目标雷达的第j个频道的第i个真实数据属于目标雷达的输出数据中同一时刻的一组真实数据。计算机设备可以将多个时刻的多组目标雷达的其它频道的真实数据以及该目标雷达的目标频道的真实数据分别代入上述公式1，拟合得到目标子模型的系数ck，j和增量bk。
基于上述线性回归模型可知，目标子模型具有一个或多个系数以及一个增量，目标子模型的系数数量与用于训练该目标子模型所采用的其它频道的数量相同，均为n。可选地，目标雷达的其它频道包括该目标雷达的多个频道中除目标频道以外的所有频道。或者，目标雷达的其它频道包括该目标雷达的多个频道中除目标频道以外的指定频道。例如，目标雷达具有16个频道，计算机设备可以将15个频道的真实数据作为上述线性回归模型的输入，将剩余1个频道的真实数据作为上述线性回归模型的输出，来训练该剩余的1个频道对应的子模型。或者，计算机设备可以将第1、3、5、7个频道的真实数据作为上述线性回归模型的输入，将第2个频道的真实数据作为上述线性回归模型的输出，来训练该第2个频道对应的子模型。
可选地，目标频道为目标雷达的任一频道。计算机设备可以采用上述实现过程，分别训练得到目标雷达的每个频道对应的子模型，也即是，预测模型可以包括多个子模型，该多个子模型与目标雷达的多个频道一一对应。或者，计算机设备可以采用上述实现过程，分别训练得到目标雷达的多个指定频道对应的子模型，例如只训练得到奇数频道或偶数频道对应的子模型；等等。本申请实施例对训练得到的预测模型所包含的子模型的数量以及具体包含哪些频道对应的子模型不做限定。
本申请实施例中，计算机设备基于线性回归模型训练得到的目标子模型可以表示如下：
Figure BDA0002943961800000061
其中，
Figure BDA0002943961800000063
表示待验证雷达的目标频道k的预测数据，xj表示待验证雷达的第j个频道的真实数据，ck，j和bk分别为基于上述线性回归模型拟合得到的目标子模型的系数和增量。基于目标频道对应的目标子模型可知，该目标子模型包括n个系数和1个增量，将该目标子模型中的n个系数和1个增量组成一个向量，本申请实施例中可以将该向量作为该目标频道的指纹。例如，目标雷达的目标频道k的指纹Ak可以表示为：Ak＝[ck，1 ck，2 … ck，n bk](公式3)。
本申请实施例中，可以将目标雷达的一个频道的指纹作为该目标雷达的指纹，或者，也可以将目标雷达的多个频道的指纹共同作为该目标雷达的指纹。例如，目标雷达的指纹由该目标雷达的m个频道的指纹组成，该m个频道中每个频道的指纹采用该频道的真实数据以及其它n个频道的真实数据训练得到，m为正整数，则该目标雷达的指纹B可以表示如下：
Figure BDA0002943961800000062
本申请实施例中，对于一个具有N个频道的雷达，该雷达的指纹可以采用p*q的矩阵表示，1≤p≤N，1≤q≤N。其中，矩阵的每行数据即该雷达的一个频道的指纹。
可选地，计算机设备在基于目标雷达的输出数据训练得到预测模型包含的子模型后，可以直接存储该子模型(即公式2)，或者可以单独存储该子模型的指纹(即公式3)，又或者可以存储该目标雷达的指纹(即公式4)。当计算机设备中存储有子模型的指纹或目标雷达的指纹时，若计算机设备需要使用子模型，可以基于该子模型的指纹或目标雷达的指纹，结合线性回归模型(公式1)得到相应的子模型。
图2是本申请实施例提供的一种雷达认证方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：
步骤201、计算机设备获取待验证雷达的输出数据。
可选地，该待验证雷达的输出数据包括该待验证雷达的多个频道的真实数据。若该待验证雷达为合法雷达，该待验证雷达的输出数据基于该待验证雷达的发射波以及该待验证雷达接收到的反射波得到。本申请实施例中，待验证雷达的输出数据并不一定是待验证雷达基于自身的发射波以及自身接收到的反射波得到的数据，该待验证雷达的输出数据也可能是冒充的雷达数据。本申请实施例中描述的待验证雷达的多个频道的真实数据来自该待验证雷达的输出数据，并不限定该真实数据是基于待验证雷达的发射波以及接收到的反射波得到的数据。
可选地，当待验证雷达为毫米波雷达时，该待验证雷达的输出数据包括该待验证雷达的多个频道的多普勒频率。该待验证雷达的输出数据通常包括该待验证雷达的多个频道的多组真实数据，每组真实数据包括该待验证雷达的多个频道在一个时刻的真实数据。
可选地，待验证雷达的多个频道包括该待验证雷达的所有频道。计算机设备在获取待验证雷达的输出数据后，可以先比较该待验证雷达的频道数量和目标雷达的频道数量，在确定待验证雷达的频道数量与目标雷达的频道数量相等后，再执行步骤202。如果待验证雷达的频道数量与目标雷达的频道数量不相等，计算机设备可以直接确定该待验证雷达与目标雷达不为同一雷达，并结束该待验证雷达的认证过程。
步骤202、计算机设备调用预测模型基于待验证雷达的输出数据获取待验证雷达的预测数据。
可选地，预测模型由计算机设备训练得到。或者，预测模型来自除计算机设备以外的其它设备，即计算机设备接收来自其它设备的预测模型。计算机设备对预测模型的训练过程可参考上述模型训练方法涉及的内容，本申请实施例在此不再赘述。
可选地，预测模型包括至少一个子模型，每个子模型对应一个频道。本申请实施例以预测模型包括目标频道对应的目标子模型为例，对调用预测模型获取待验证雷达的预测数据的过程进行说明，具体包括：计算机设备通过调用目标频道对应的目标子模型基于待验证雷达的其它频道的真实数据获取该待验证雷达的目标频道的预测数据。其中，待验证雷达的其它频道包括该待验证雷达的多个频道中除目标频道以外的至少一个频道。可选地，待验证雷达的其它频道可以包括该待验证雷达的多个频道中除目标频道以外的所有频道。本申请实施例中，真实数据用来预测目标频道的数据的其它频道与训练目标子模型所采用的其它频道相同。例如，在训练第2个频道对应的子模型时用到了目标雷达的第1、2、3、5、7个频道的真实数据，第1、3、5、7个频道的真实数据作为线性回归模型的输入，第2个频道的真实数据作为线性回归模型的输出，则在调用该第2个频道对应的子模型来获取待验证雷达的第2个频道的预测数据时，也应该采用该待验证雷达的第1、3、5、7个频道的真实数据作为该第2个频道对应的子模型的输入，并将该第2个频道对应的子模型的输出作为待验证雷达的第2个频道的预测数据。
计算机设备通过调用目标频道对应的目标子模型基于待验证雷达的其它频道的真实数据获取该待验证雷达的目标频道的预测数据，可以是将待验证雷达的其它频道的真实数据输入目标子模型，以得到该目标子模型输出的该待验证雷达的目标频道的预测数据，也即是，可以将待验证雷达的其它频道的真实数据xj代入上述公式(2)，计算得到目标频道的预测数据
Figure BDA0002943961800000071
当待验证雷达的输出数据包括多个频道的多组真实数据，计算机设备可以将待验证雷达的其它频道的每组真实数据分次输入目标子模型，以得到该待验证雷达的目标频道的多个预测数据。
本申请实施例中，当预测模型包括多个子模型时，计算机设备可以调用不同频道对应的子模型分别来获取该待验证雷达的不同频道的预测数据。例如，待验证雷达有16个频道，每个频道对应一个子模型，则预测模型包括16个子模型。计算机设备通过调用该16个子模型中的每个子模型，基于其它15个频道的真实数据来获取该子模型对应的频道的预测数据，从而分别得到该16个频道的预测数据。例如，计算机设备可以调用第1个频道对应的子模型，基于第2-16个频道的真实数据来获取第1个频道的预测数据，调用第2个频道对应的子模型，基于第1、3-16个频道的真实数据来获取第2个频道的预测数据，等等。
步骤203、计算机设备根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的输出数据，验证该待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
可选地，计算机设备根据待验证雷达的目标频道的预测数据以及待验证雷达的目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
可选地，当待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的余弦相似度小于第一阈值，待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的均方误差大于第二阈值，和/或，基于待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数(fraction of varianceunexplained，FVU)大于第三阈值，计算机设备确定待验证雷达与目标雷达不为同一雷达。
假设待验证雷达的输出数据包括该待验证雷达的多个频道的z组真实数据，z为正整数。
待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的余弦相似度Ck的计算方式如下：
Figure BDA0002943961800000081
待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的均方误差MSEk的计算方式如下：
Figure BDA0002943961800000082
基于待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数FVUk的计算方式如下：
Figure BDA0002943961800000083
其中，yk，t为待验证雷达的目标频道k的第t个真实数据，
Figure BDA0002943961800000084
为待验证雷达的目标频道k的第t个预测数据，1≤t≤z，t为正整数，
Figure BDA0002943961800000085
为待验证雷达的目标频道k的z个真实数据的平均值。
本申请实施例中，计算机设备可以根据待验证雷达的目标频道的预测数据以及待验证雷达的目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达，当待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据满足判定条件时，计算机设备确定待验证雷达和目标雷达不为同一雷达。该判定条件包括以下一个或多个：待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的余弦相似度Ck小于第一阈值，待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的均方误差MSEk大于第二阈值，基于待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数FVUk大于第三阈值。判定条件还可以包括其它条件，本申请实施例在此不再一一列举。其中，第一阈值可以取值为0.5，第二阈值可以取值为100，第三阈值可以取值为20。
可选地，当预测模型仅包括一个目标频道对应的子模型，即目标雷达的指纹仅由一个目标频道的指纹构成时，若待验证雷达的该目标频道的预测数据与待验证雷达的该目标频道的真实数据满足上述判定条件，则计算机设备确定待验证雷达和目标雷达不为同一雷达；若待验证雷达的该目标频道的预测数据与待验证雷达的该目标频道的真实数据不满足上述判定条件，则计算机设备确定待验证雷达和目标雷达为同一雷达。
可选地，当预测模型包括多个目标频道对应的多个子模型，即目标雷达的指纹由多个目标频道的指纹构成时，计算机设备可以根据待验证雷达的多个目标频道的预测数据以及待验证雷达的多个目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。若待验证雷达的任一目标频道的预测数据与待验证雷达的该目标频道的真实数据满足上述判定条件，则计算机设备确定待验证雷达和目标雷达不为同一雷达；若待验证雷达的所有目标频道的预测数据与待验证雷达的所有目标频道的真实数据均不满足上述判定条件，则计算机设备确定待验证雷达和目标雷达为同一雷达。
例如，上述判定条件为基于待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数FVUk大于第三阈值，预测模型包括16个频道分别对应的16个子模型。计算机设备分别调用该16个子模型计算得到待验证雷达的16个频道的预测数据，然后根据每个频道的预测数据和该频道的真实数据计算得到该频道对应的无解释方差分数。若16个频道对应的无解释方差分数中的最大值大于第三阈值，则计算机设备确定待验证雷达与目标雷达不为同一雷达，若16个频道对应的无解释方差分数中的最大值小于或等于第三阈值，则计算机设备确定待验证雷达与目标雷达为同一雷达。
本申请实施例提供的雷达认证方法的步骤先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减。任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本申请的保护范围之内。
综上所述，在本申请实施例提供的雷达认证方法中，计算机设备在获取待验证雷达的输出数据后，先调用基于目标雷达的多个频道的真实数据训练得到的预测模型根据待验证雷达的输出数据得到该待验证雷达的预测数据，然后根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的真实数据实现对待验证雷达的认证，进而无需在雷达中预置密钥，仅通过目标雷达的输出数据训练得到的预测模型以及待验证雷达的输出数据即可实现对待验证雷达的身份认证，从根本上解决了雷达认证的安全性问题，对雷达认证的可靠性较高。另外，本申请实施例提供的雷达认证方法无需对雷达的硬件改进，兼容性较高，适用范围较广。
图3是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图3所示，该计算机设备30包括：
获取模块301，用于获取待验证雷达的输出数据，待验证雷达的输出数据基于待验证雷达的发射波以及待验证雷达接收到的反射波得到。
模型调用模块302，用于调用预测模型基于待验证雷达的输出数据获取待验证雷达的预测数据，该预测模型基于目标雷达的输出数据训练得到，目标雷达的输出数据基于目标雷达的发射波以及目标雷达接收到的反射波得到。
验证模块303，用于根据待验证雷达的预测数据以及待验证雷达的输出数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
可选地，预测模型由计算机设备训练得到，或者，预测模型来自除计算机设备以外的其它设备。
可选地，目标雷达的输出数据包括目标雷达的多个频道的真实数据，预测模型包括至少一个子模型，每个子模型对应多个频道中的一个频道；多个频道中的目标频道对应的目标子模型基于目标雷达的其它频道的真实数据以及目标雷达的目标频道的真实数据训练得到，其它频道包括多个频道中除目标频道以外的至少一个频道。
可选地，目标子模型基于目标雷达的其它频道的真实数据以及目标雷达的目标频道的真实数据，采用线性回归算法训练得到。
可选地，目标子模型采用线性回归模型训练得到，线性回归模型表示如下：
Figure BDA0002943961800000101
其中，k表示目标频道，yk，i表示目标雷达的目标频道k的第i个真实数据，n表示其它频道的频道数量，j表示其它频道中的第j个频道，ck，j表示目标子模型的第j个系数，xi，j表示目标雷达的第j个频道的第i个真实数据，bk表示目标子模型的增量，k、i、j和n均为正整数。
可选地，待验证雷达的输出数据包括待验证雷达的多个频道的真实数据，模型调用模块302，用于：调用目标子模型基于待验证雷达的其它频道的真实数据获取待验证雷达的目标频道的预测数据。相应地，验证模块303，用于：根据待验证雷达的目标频道的预测数据以及待验证雷达的目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
可选地，验证模块303，用于：当待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的余弦相似度小于第一阈值，待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据的均方误差大于第二阈值，和/或，基于待验证雷达的目标频道的预测数据与待验证雷达的目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数大于第三阈值，确定待验证雷达与目标雷达不为同一雷达。
可选地，验证模块303，用于：根据待验证雷达的多个目标频道的预测数据以及待验证雷达的多个目标频道的真实数据，验证待验证雷达和目标雷达是否为同一雷达。
可选地，目标雷达为毫米波雷达，目标雷达的输出数据包括多普勒频率。
综上所述，在本申请实施例提供的计算机设备中，通过获取模块获取待验证雷达的输出数据，通过模型调用模块调用目标雷达的多个频道的真实数据训练得到的预测模型基于待验证雷达的输出数据得到该待验证雷达的预测数据，通过验证模块根据该待验证雷达的预测数据以及该待验证雷达的真实数据实现对待验证雷达的认证，进而无需在雷达中预置密钥，使得仅通过目标雷达的输出数据训练得到的预测模型以及待验证雷达的输出数据即可实现对待验证雷达的身份认证，从根本上解决了雷达认证的安全性问题，对雷达认证的可靠性较高。
关于上述实施例中的计算机设备，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；
存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令；
处理器，用于调用所述计算机程序，实现上述方法实施例所述的模型训练方法和/或雷达认证方法。
示例地，图4是本申请实施例提供的一种计算机设备的框图。该计算机设备可以是车载终端或其它用于对雷达进行身份认证的终端设备。如图4所示，计算机设备40包括：处理器401和存储器402。
存储器402，用于存储计算机程序，该计算机程序包括程序指令。
处理器401，用于调用计算机程序，实现上述方法实施例中计算机设备执行的动作。
可选地，该计算机设备40还包括通信总线403和通信接口404。
其中，处理器401包括一个或者一个以上处理核心，处理器401通过运行计算机程序，执行各种功能应用以及数据处理。
存储器402可用于存储计算机程序。可选地，存储器可存储操作系统和至少一个功能所需的应用程序单元。操作系统可以是实时操作系统(Real Time eXecutive，RTX)、LINUX、UNIX、WINDOWS或OS X之类的操作系统。
通信接口404可以为多个，通信接口404用于与其它设备进行通信。例如在本申请实施例中，计算机设备的通信接口可以用于接收来自雷达的输出数据。
存储器402与通信接口404分别通过通信总线403与处理器401连接。
本申请实施例还提供了一种雷达认证系统。该雷达认证系统中包括计算机设备和雷达。雷达周期性地向计算机设备发送该雷达的输出数据，计算机设备定期基于该雷达的输出数据对该雷达进行身份认证。
可选地，该雷达认证系统可以应用于车载领域，则计算机设备可以是车载终端。该雷达认证系统还可以应用于其它涉及雷达识别的领域，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有指令，当所述指令被计算机设备的处理器执行时，实现上述方法实施例中计算机设备执行的动作。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本申请实施例中，术语“第一”、“第二”和“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本申请中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种雷达认证方法，其特征在于，用于计算机设备，所述方法包括：
获取待验证雷达的输出数据；
调用预测模型基于所述待验证雷达的输出数据获取所述待验证雷达的预测数据，所述预测模型基于目标雷达的输出数据训练得到，所述目标雷达的输出数据基于所述目标雷达的发射波以及所述目标雷达接收到的反射波得到；
根据所述待验证雷达的预测数据以及所述待验证雷达的输出数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型由所述计算机设备训练得到，或者，所述预测模型来自除所述计算机设备以外的其它设备。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标雷达的输出数据包括所述目标雷达的多个频道的真实数据，所述预测模型包括至少一个子模型，每个所述子模型对应所述多个频道中的一个频道；所述多个频道中的目标频道对应的目标子模型基于所述目标雷达的其它频道的真实数据以及所述目标雷达的所述目标频道的真实数据训练得到，所述其它频道包括所述多个频道中除所述目标频道以外的至少一个频道。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标子模型基于所述目标雷达的所述其它频道的真实数据以及所述目标雷达的所述目标频道的真实数据，采用线性回归算法训练得到。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标子模型采用线性回归模型训练得到，所述线性回归模型表示如下：
Figure FDA0002943961790000011
其中，k表示所述目标频道，yk，i表示所述目标雷达的所述目标频道k的第i个真实数据，n表示所述其它频道的频道数量，j表示所述其它频道中的第j个频道，ck，j表示所述目标子模型的第j个系数，xi，j表示所述目标雷达的所述第j个频道的第i个真实数据，bk表示所述目标子模型的增量，k、i、j和n均为正整数。
6.根据权利要求3至5任一所述的方法，其特征在于，所述调用预测模型基于所述待验证雷达的输出数据获取所述待验证雷达的预测数据，包括：
调用所述目标子模型基于所述待验证雷达的所述其它频道的真实数据获取所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据；
所述根据所述待验证雷达的预测数据以及所述待验证雷达的输出数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达，包括：
根据所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据以及所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据以及所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达，包括：
当所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据与所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据的余弦相似度小于第一阈值，所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据与所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据的均方误差大于第二阈值，和/或，基于所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据与所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数大于第三阈值，确定所述待验证雷达与所述目标雷达不为同一雷达。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据以及所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达，包括：
根据所述待验证雷达的多个所述目标频道的预测数据以及所述待验证雷达的多个所述目标频道的真实数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达。
9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述目标雷达为毫米波雷达，所述目标雷达的输出数据包括多普勒频率。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待验证雷达的输出数据；
模型调用模块，用于调用预测模型基于所述待验证雷达的输出数据获取所述待验证雷达的预测数据，所述预测模型基于目标雷达的输出数据训练得到，所述目标雷达的输出数据基于所述目标雷达的发射波以及所述目标雷达接收到的反射波得到；
验证模块，用于根据所述待验证雷达的预测数据以及所述待验证雷达的输出数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达。
11.根据权利要求10所述的计算机设备，其特征在于，所述预测模型由所述计算机设备训练得到，或者，所述预测模型来自除所述计算机设备以外的其它设备。
12.根据权利要求11所述的计算机设备，其特征在于，所述目标雷达的输出数据包括所述目标雷达的多个频道的真实数据，所述预测模型包括至少一个子模型，每个所述子模型对应所述多个频道中的一个频道；所述多个频道中的目标频道对应的目标子模型基于所述目标雷达的其它频道的真实数据以及所述目标雷达的所述目标频道的真实数据训练得到，所述其它频道包括所述多个频道中除所述目标频道以外的至少一个频道。
13.根据权利要求12所述的计算机设备，其特征在于，所述目标子模型基于所述目标雷达的所述其它频道的真实数据以及所述目标雷达的所述目标频道的真实数据，采用线性回归算法训练得到。
14.根据权利要求13所述的计算机设备，其特征在于，所述目标子模型采用线性回归模型训练得到，所述线性回归模型表示如下：
Figure FDA0002943961790000031
其中，k表示所述目标频道，yk，i表示所述目标雷达的所述目标频道k的第i个真实数据，n表示所述其它频道的频道数量，j表示所述其它频道中的第j个频道，ck，j表示所述目标子模型的第j个系数，xi，j表示所述目标雷达的所述第j个频道的第i个真实数据，bk表示所述目标子模型的增量，k、i、j和n均为正整数。
15.根据权利要求12至14任一所述的计算机设备，其特征在于，所述待验证雷达的输出数据包括所述待验证雷达的所述多个频道的真实数据，所述模型调用模块，用于：
调用所述目标子模型基于所述待验证雷达的所述其它频道的真实数据获取所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据；
所述验证模块，用于：
根据所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据以及所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达。
16.根据权利要求15所述的计算机设备，其特征在于，所述验证模块，用于：
当所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据与所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据的余弦相似度小于第一阈值，所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据与所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据的均方误差大于第二阈值，和/或，基于所述待验证雷达的所述目标频道的预测数据与所述待验证雷达的所述目标频道的真实数据计算得到的无解释方差分数大于第三阈值，确定所述待验证雷达与所述目标雷达不为同一雷达。
17.根据权利要求15或16所述的计算机设备，其特征在于，所述验证模块，用于：
根据所述待验证雷达的多个所述目标频道的预测数据以及所述待验证雷达的多个所述目标频道的真实数据，验证所述待验证雷达和所述目标雷达是否为同一雷达。
18.根据权利要求10至17任一所述的计算机设备，其特征在于，所述目标雷达为毫米波雷达，所述目标雷达的输出数据包括多普勒频率。
19.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令；
所述处理器，用于调用所述计算机程序，实现如权利要求1至9任一所述的雷达认证方法。
20.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有指令，当所述指令被计算机设备的处理器执行时，实现如权利要求1至9任一所述的雷达认证方法。
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