文档名：采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别
摘要：差分星座图(DifferentialConstellationTraceFigure,DCTF)在射频指纹(RadioFrequencyFingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊.为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCTF-Res2Net模型.该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度,并将标签平滑损失函数与网络模型结合,有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰.在实验中,根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集,并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类.实验结果表明,在信噪比为5dB的情况下,与传统的残差网络相比,所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度.
作者：安永丽 申俊峰 纪占林Author：ANYongli SHENJunfeng JIZhanlin
作者单位：华北理工大学人工智能学院,河北唐山063000;河北省工业智能感知重点实验室,河北唐山063000
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(3)
分类号：TN918
关键词：射频指纹识别 物理层安全 差分星座图(DCTF) 注意力残差网络
Keywords：radiofrequencyfingerprint(RFF)identification physicallayersecurity differentialconstellationtracefigure(DCTF) attentionresidualnetwork
机标分类号：TN918TP393.08TP18
在线出版日期：2024年4月16日
基金项目：国家重点研发计划，河北省高层次人才工程项目，河北省自然科学基金采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(3)安永丽 申俊峰 纪占林差分星座图(DifferentialConstellationTraceFigure,DCTF)在射频指纹(RadioFrequencyFingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊.为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经...参考文献和引证文献
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