一种基于射频指纹的无人机身份认证方法

技术领域

本发明涉及无人机射频指纹身份认证技术领域，具体为一种基于射频指纹的无人机身份认证方法。

背景技术

在无线设备进行大规模工业化生产时，由于受到成本和技术的限制，在保证设备可以正常使用的前提下，设备的电路及器件不可避免地会引入随机的瑕疵，这些瑕疵并不会影响到设备的正常通信，由于这些瑕疵是随机产生的，所以具备唯一性，并且这些瑕疵可以长时间保持不变，无法被克隆，而射频指纹的原理就是从设备发射的射频信号中提取与这些瑕疵对应的特性，并以此作为设备的指纹，使用这些指纹可以唯一性地分类和识别无线设备，为了在根本上解决复杂环境下的多设备接入认证的问题，急需找一种识别身份不可被复制且短时间内不易更改的接入认证方法，在这个背景下，研究人员将目光聚焦在网络的物理层，提出了利用移动无线设备中射频信号差异进行无线设备身份识别认证，射频指纹识别技术应运而生，其概念和人类的指纹相似，正如人类的指纹与生俱来且各不相同，射频指纹也随着硬件设备的出厂便被固定，同时具有唯一性和短时不变性。

射频指纹可以作为移动设备在物理层的特征，具有稳定的持久性和个体的唯一性，恶意用户难以进行假冒和篡改,通过分析射频信号的微小差异，提取出的硬件特征就是该设备的射频指纹，而利用射频指纹对不同的无线通信设备进行识别的方法则被称为“射频指纹识别”，由于射频指纹识别工作存在于物理层，无线通信设备在不借助网络的情况下，也可以进行安全可靠的身份认证，这有效提高了其安全性能。

无人机最早出现于20世纪二十年代，自其诞生以来，依靠其低廉的价格、高度的灵活性和可远程操控等特点，迅速在多个领域流行起来，无人机高度的灵活机动性，使其可以随意地进入私人场所，肆意进行拍摄，造成隐私的泄露，除此之外，无人机还可能在改装后被恐怖分子用于恐怖袭击，由于无人机的成本低廉，其攻击效果恐怖，为了防范无人机可能带来的安全威胁，需要一种有效的分类和识别体制来实现对无人机的管控。

因此，需要有一种机制能够对无人机的身份进行识别，从而区分合法和违法的无人机，提高管控的效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于射频指纹的无人机身份认证方法，以解决上述背景技术中提出无人机难以进行识别认证，需要有一种机制能够对无人机的身份进行识别，从而区分合法和违法的无人机的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于射频指纹的无人机身份认证方法，包括如下步骤：

步骤一：通过基站将无人机一、无人机二、无人机三、无人机四和无人机...的射频信号进行数据采集，将采集到的射频信号数据通过服务器进行信号预处理；

步骤二：信号预处理过程中，将采集到的射频信号数据进行降噪、功率归一化、信号重构和相位补偿，信号预处理后得到不同的数据指纹特征；

步骤三：将步骤二中不同的数据特征进行特征提取，并生成新指纹标签，将新指纹标签进行储存；

步骤四：将新指纹标签和指纹标签数据库中已有指纹标签进行分类识别对比，并进行分类器选取，选取合适的分类器对新指纹标签和已有指纹标签进行匹配识别；

步骤五：经过步骤四后匹配识别后，匹配成功的为授权无人机，允许飞行，匹配失败的为未授权无人机，不允许飞行，进行驱离或击毁。

优选的，所述步骤一中的无人机一、无人机二、无人机三、无人机四和无人机...内的射频元件存在的固有缺陷造成的，包括射频功放器的非线性误差、直流偏置、调制器幅度和相位误差、载波信号的频偏相偏以及射频电路时钟脉冲偏差等，通过对这些固有误差的分析和提取，可以形成移动设备独一无二的特征作为认证的身份凭证，即为射频指纹，射频指纹可以作为移动设备在物理层的特征，具有稳定的持久性和个体的唯一性。

优选的，所述步骤四中的匹配识别通过匹配模块实现，所述匹配模块通过距离度量实现指纹匹配，也可以通过该模式识别分类器实现指纹匹配。

优选的，所述步骤三中的特征提取采用基于瞬时信号技术，瞬时信号技术主要量化了不同设备在射频信号传输的开始和结束阶段所发射的信号之间的差异来进行分类识别。

优选的，所述步骤四中的指纹标签数据库依赖大量数据集和分类模型，所述指纹标签数据库中存在大量的已经注册的无人机指纹标签。

优选的，所述步骤四中的特征选取采用分形维数、相位噪声、高阶矩、星座特征和频谱特征的选取方式进行，所述分形维数、相位噪声、高阶矩、星座特征和频谱特征均为信号数据的特征。

优选的，所述步骤四中的分类器选取可在支撑向量机、决策树和朴素贝叶斯算法中进行选择，通过支撑向量机、决策树和朴素贝叶斯算法来识别指纹属于哪一台无人机。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于射频指纹的无人机身份认证方法，通过匹配识别对比每台无人机独有且唯一的射频指纹信号作为识别特征，可以在物理层方面不借助网络的情况下，可以进行安全可靠的身份认证，这有效提高了其安全性能，保证无人机身份识别的准确性，识别具有唯一性和短时不变性，是可以对无人机进行防范，避免无人机可能带来的安全威胁，有效的区分合法和违法的无人机，提高管控的效率和效果，通过无人机新指纹标签的设置、存储和识别对比，可以逐步丰富指纹标签数据库，从而为后续的无人机身份认证提供对比项，逐步提高无人机身份认证的效率。

附图说明

图1为本发明基于射频指纹的无人机身份认证的识别框架示意图。

实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于射频指纹的无人机身份认证方法，包括如下步骤：

步骤一：通过基站将无人机一、无人机二、无人机三、无人机四和无人机...的射频信号进行数据采集，将采集到的射频信号数据通过服务器进行信号预处理；

步骤二：信号预处理过程中，将采集到的射频信号数据进行降噪、功率归一化、信号重构和相位补偿，信号预处理后得到不同的数据指纹特征；

步骤三：将步骤二中不同的数据特征进行特征提取，并生成新指纹标签，将新指纹标签进行储存；

步骤四：将新指纹标签和指纹标签数据库中已有指纹标签进行分类识别对比，并进行分类器选取，选取合适的分类器对新指纹标签和已有指纹标签进行匹配识别；

步骤五：经过步骤四后匹配识别后，匹配成功的为授权无人机，允许飞行，匹配失败的为未授权无人机，不允许飞行，进行驱离或击毁。

本发明，进一步的：步骤一中的无人机一、无人机二、无人机三、无人机四和无人机...内的射频元件存在的固有缺陷造成的，包括射频功放器的非线性误差、直流偏置、调制器幅度和相位误差、载波信号的频偏相偏以及射频电路时钟脉冲偏差等，通过对这些固有误差的分析和提取，可以形成移动设备独一无二的特征作为认证的身份凭证，即为射频指纹，射频指纹可以作为移动设备在物理层的特征，具有稳定的持久性和个体的唯一性。

本发明，进一步的：步骤四中的匹配识别通过匹配模块实现，匹配模块通过距离度量实现指纹匹配，也可以通过该模式识别分类器实现指纹匹配。

本发明，进一步的：步骤三中的特征提取采用基于瞬时信号技术，瞬时信号技术主要量化了不同设备在射频信号传输的开始和结束阶段所发射的信号之间的差异来进行分类识别。

本发明，进一步的：步骤四中的指纹标签数据库依赖大量数据集和分类模型，指纹标签数据库中存在大量的已经注册的无人机指纹标签。

本发明，进一步的：步骤四中的特征选取采用分形维数、相位噪声、高阶矩、星座特征和频谱特征的选取方式进行，分形维数、相位噪声、高阶矩、星座特征和频谱特征均为信号数据的特征。

本发明，进一步的：步骤四中的分类器选取可在支撑向量机、决策树和朴素贝叶斯算法中进行选择，通过支撑向量机、决策树和朴素贝叶斯算法来识别指纹属于哪一台无人机。

综上所述：该基于射频指纹的无人机身份认证方法，通过匹配识别对比每台无人机独有且唯一的射频指纹信号作为识别特征，可以在物理层方面不借助网络的情况下，可以进行安全可靠的身份认证，这有效提高了其安全性能，保证无人机身份识别的准确性，识别具有唯一性和短时不变性，是可以对无人机进行防范，避免无人机可能带来的安全威胁，有效的区分合法和违法的无人机，提高管控的效率和效果，通过无人机新指纹标签的设置、存储和识别对比，可以逐步丰富指纹标签数据库，从而为后续的无人机身份认证提供对比项，逐步提高无人机身份认证的效率。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。