一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法

技术领域

本发明涉及一种设备身份识别方法，特别是一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法。

背景技术

随着5G通信、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的高速发展，车联网成为智慧交通领域研究应用的重点。基于完善的车联网无线通信与感知设备，实现全时空动态交通信息采集与融合，全方位车与车、车与路、车与人之间动态实时信息交互，达成人-车-路-云的有效协同，从而提供更加高效、便捷和安全的交通管理和服务。随着车联网的持续发展，设备安全、数据安全、通信安全、应用安全等安全隐患日益凸显，车联网系统的基础安全问题是身份认证和安全信任。

车联网系统主要由路侧单元RSU、车载单元OBU、摄像头雷达等信息感知设备和计算单元组成，其中路侧单元RSU与车载单元OBU是系统的核心通信设备，可以理解为具备特殊功能的交通网关。车联网具备智能化、网联化的特征，同时导致了系统面临非法终端接入、终端信任管理、隐私保护、访问控制等威胁，可能造成经济损失、交通风险及社会公共安全问题。目前对车联网系统的安全研究集中在数字证书认证、消息认证协议、异构网络等通信安全方面，对通信设备伪造、篡改攻击抵御能力不足。但是，通信设备的可信、可控、可认证是保证车联网系统安全的前提与基础，车联网系统的应用与发展迫切需求一种轻量、实用的通信设备身份识别与认证方法。考虑到无线通信设备具备独一无二的物理特征，基于物理特征不可克隆性的设备识别技术可以准确区别相同频率、带宽、调制方式的无线设备。现有技术中缺乏一种基于物理特征的的车联网通信设备身份识别与认证方法，可以在物理信号层对连入车联网系统的无线通信设备进行认证，实现对设备伪造、身份篡改等攻击的有效抵御，构建车联网物理层安全基石。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法，包括以下步骤：

步骤1，分别将待识别信号和标准信号以长度T进行分段，得到待识别信号段组和标准信号段组；

步骤2，计算待识别信号段组与标准信号段组的互相关值，并生成待识别信号物理特征；

步骤3，对待识别信号物理特征进行分类与识别，得到分类与识别结果；

步骤4，根据分类与识别结果进行判断，完成基于物理特征的车联网通信设备身份识别。

有益效果：

本发明相比较现有技术，提升了适用性与准确性。通过信号分段切片方法，适应车联网无线通信设备发出信号非标准波形的情况，支持多种通信协议下设备物理特征提取；提出自适应确定信号分段长度方法，在消除接收信号噪声的同时减少特征信息损伤，提升方法的识别率和准确性。可以有效地提取车联网通信设备的物理层信息特征，在物理信号层对连入车联网系统的无线通信设备进行认证，实现对设备伪造、身份篡改等攻击的有效抵御。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1为本发明方法的流程示意图。

图2为信号分段长度生成算法流程示意图。

具体实施方式

一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法，包括发射机、接收机、标准信号、特征验证集、信号分段长度、物理特征、特征匹配；

所述发射机指车联网系统中待接入系统的无线通信设备，包括且不限于车侧单元OBU(车侧单元，On Board Unit，OBU)；

所述接收机指车联网系统中的网关设备，包括且不限于路侧单元RSU(路侧单元，Road Side Unit，RSU)；

所述标准信号指依据通信协议生成的理想发送信号，不包含信道、噪声等造成的扭曲干扰；

所述特征验证集包括系统全部发射机发出信号，该部分信号来源于训练数据集，且已知信号与发射机的匹配关系；

所述信号分段长度指包含发射机物理信息的信号段落长度，依据信号分段长度将信号分割为固定长度的片段，通过标准信号与验证集计算生成；

所述物理特征能够在物理信号层唯一标识发射机，防止设备伪造、身份篡改等安全攻击，通过待识别信号和标准信号互相关计算生成；

所述特征匹配通过物理特征与验证集进行匹配，得出接入设备可信或者可疑结论。

进一步地，一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法包括如下步骤：

步骤1，待识别信号y(t)以长度T进行分段，得到的待识别信号段组

Y＝{y

步骤2，标准信号x(t)以长度T进行分段，得到固定长度的标准信号段组

X＝{x

步骤3，计算待识别信号段组与标准信号段组的互相关值

/>

生成待识别信号物理特征

RFF

步骤4，进行最小欧氏距离分类，D

步骤5，当最小欧氏距离小于阈值θ，认为该发射机为可信设备，对应发射机编号为D

进一步地，发射机设备物理特征为F(·)，F[x(t)]表示标准信号携带发射机物理特征后生成的发送信号。

进一步地，发送信号F[x(t)]经过无线信道传输后，受到多径信道函数h(·)影响，携带加性高斯白噪声(AWGN)n(t)，该噪声服从高斯分布

y(t)＝h(F[x(t)])+n(t)

进一步地，标准信号x(t)与加性高斯白噪声n(t)理论上无相关性，步骤3中待识别信号段组与标准信号段组的互相关值计算可以简化为：

进一步地，信号分段长度生成算法包括以下步骤：

步骤1，当前发射机通信协议对应生成标准信号x(t)，预设验证集识别率为A，从待认证发射机组训练数据集中平均分布抽取验证信号组成验证集

S＝{s

验证集信号与发射机的对应关系已知，物理特征为

RFF

步骤2，设置信号分段长度T＝T

步骤3，验证集信号以长度T进行分段，得到固定长度的验证集信号段组

步骤4，标准信号以长度T进行分段，得到固定长度的标准信号段组

X＝{x

步骤5，计算标准信号段组与所有验证集信号段组的互相关值

得到标准信号物理特征组

步骤6，计算验证集信号与标准信号物理特征组之间的欧氏距离

对验证集信号进行最小欧氏距离分类

步骤7，如果D

步骤8，如果验证集识别率η>A，则确定信号分段长度T＝T

进一步地，当信号分段长度T较短时，分段后的接收信号片段中的噪声项n(t)不严格满足AWGN的特性。因此本地信号的分段信号信号和噪声不是严格不相关的，互相关计算会有噪声残留。当分段信号长度T太长时，互相关中的积分运算会造成射频物理特征信息严重模糊，影响射频物理特征的提取。权利要求2所述的信号分段长度生成算法，通过自适应方法迭代寻找使验证集识别率最高的信号分段长度T，在射频物理特征的模糊程度和信道噪声去除程度之间找到平衡点，达到设备身份识别效果最优。

进一步地，设备分类与识别方法包括但不限于最小欧氏距离分类、最小马氏距离分类、卷积神经网络、支持向量机等。

最小距离分类法，即最近邻分类，识别时待识别信号被赋予一个预先定义的相似性度量，分类为与其距离最近的类别。常用的距离度量有欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离等，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。前馈神经网络包括包括BP神经网络、卷积神经网络、全连接神经网络等。

实施例：

本实施例提供一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法，通过本方法，网关设备接收到待识别设备通信信号后，本地生成标准信号并自适应确定最优信号分段长度，将待识别信号和标准信号进行切片分段，通过互相关操作生成待识别设备射频物理特征，通过与验证信号集进行特征匹配进行接入信号身份识别与认证。

该方法的流程如图1所示：

步骤1，待识别信号y(t)以长度T进行分段，得到的待识别信号段组

Y＝{y

步骤2，标准信号x(t)以长度T进行分段，得到固定长度的标准信号段组

X＝{x

步骤3，计算待识别信号段组与标准信号段组的互相关值

生成待识别信号物理特征

RFF

步骤4，进行最小欧氏距离分类，D

步骤5，当最小欧氏距离小于阈值θ，认为该发射机为可信设备，对应发射机编号为D

上述信号分段长度生成过程如图2所示：

步骤1，当前发射机通信协议对应生成标准信号x(t)，预设验证集识别率为A，从待认证发射机组训练数据集中平均分布抽取验证信号组成验证集

S＝{s

验证集信号与发射机的对应关系已知，物理特征为

RFF

步骤2，设置信号分段长度T＝T

步骤3，验证集信号以长度T进行分段，得到固定长度的验证集信号段组

步骤4，标准信号以长度T进行分段，得到固定长度的标准信号段组

X＝{x

步骤5，计算标准信号段组与所有验证集信号段组的互相关值

得到标准信号物理特征组

步骤6，计算验证集信号与标准信号物理特征组之间的欧氏距离

对验证集信号进行最小欧氏距离分类

步骤7，如果D

步骤8，如果验证集识别率η>A，则确定信号分段长度T＝T

上述信号分段长度T较短时，分段后的接收信号片段中的噪声项n(t)不严格满足AWGN的特性。因此本地信号的分段信号信号和噪声不是严格不相关的，互相关计算会有噪声残留。当分段信号长度T太长时，互相关中的积分运算会造成射频物理特征信息严重模糊，影响射频物理特征的提取。权利要求2所述的信号分段长度生成算法，通过自适应方法迭代寻找使验证集识别率最高的信号分段长度T，在射频物理特征的模糊程度和信道噪声去除程度之间找到平衡点，达到设备身份识别效果最优。

具体实现中，本申请提供计算机存储介质以及对应的数据处理单元，其中，该计算机存储介质能够存储计算机程序，所述计算机程序通过数据处理单元执行时可运行本发明提供的一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法的发明内容以及各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(random access memory，RAM)等。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术方案可借助计算机程序以及其对应的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机程序即软件产品的形式体现出来，该计算机程序软件产品可以存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台包含数据处理单元的设备(可以是个人计算机，服务器，单片机，MUU或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本发明提供了一种基于物理特征的车联网通信设备身份识别方法的思路及方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。