一种基于LTEPRACH信号倒谱与互相关运算的射频指纹提取方法

一种基于lte prach信号倒谱与互相关运算的射频指纹提取方法
技术领域
1.本发明涉及一种提取方法，具体涉及一种基于lte prach信号倒谱与互相关运算的射频指纹提取方法，属于无线通信物理层安全技术领域。


背景技术：

2.现有的lte上行设备的物理层射频指纹提取和认证技术，主要包括差分轨迹星座图方法和i/q支路不平衡提取方法。上述方法未对接收信号中的随机信道成分进行有效处理，随机的信道成分造成了提取指纹一定程度的扰动，导致包含在lte上行采样信号中稳定的射频指纹成分不能被有效地提取出来，限制了对lte设备识别和认证的精确度。此外，上述现有的射频指纹提取技术依赖于本地先验的prach序列参数，在进行射频指纹提取之前需要对上层的系统信息模块进行解码，增加了身份认证整体时延，降低了实际可用性。因此，迫切的需要一种新的方案解决上述技术问题。


技术实现要素：

3.本发明正是针对现有技术中存在的问题，提供一种基于lte prach信号倒谱与互相关运算的射频指纹提取方法，该技术方案要解决的技术问题是有效分离lte接收信号中的稳定射频指纹成分和随机的信道衰落成分，并将随机信道成分从接收信号中剔除。从而实现对lte设备指纹的精确提取，进一步提升lte设备物理层身份认证的精确度。
4.为了实现上述目的，本发明的技术方案如下，一种基于lte prach信号倒谱与互相关运算的射频指纹提取方法，所述方法包括以下步骤：
5.本发明采用信号处理中的倒谱和互相关运算技术，针对lte随机接入prach信号进行射频指纹提取并对设备身份的合法性进行辨识。具体技术步骤如下。
6.步骤1：对lte prach信号进行采样，得到r(n)。
7.步骤2：按下述步骤进行同步预处理，基于prach信号帧的循环前缀结构，可利用下式实现时间上的符号同步
[0008][0009]
其中r(n)是采样到的prach信号，n
cp
是循环前缀的样本长度，n
seq
为prach帧中的前导码序列部分的样本长度，且n
prach
是prach帧的总样本长度。按照(1)式求得的s值即为实际有效数据的第一个样本点。
[0010]
步骤3：载波频偏估计和校正，利用prach信号帧的循环前缀结构，先将信号采样的相位偏差估计为
[0011]
[0012]
其中k＝1l l且l为重复的prach帧的个数。那么，载波频偏可计算为
[0013][0014]
其中fs为采样率。可将信号采样载波频偏补偿为
[0015][0016]
步骤4：频域zc序列提取，将同步和去频偏后的prach信号帧进行去cp操作，得到前导序列部分，将其表示为
[0017][0018]
其中s(n)为发送端的prach信号，h(n)和η(n)为信道和噪声，表示卷积。对r(n)进行快速傅里叶变换(fast fourier transform,fft)变换可得
[0019]
r(ω)＝wn[fft(r(n))]＝wn[(s(ω) σ'(ω))h(w)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0020]
其中wn[g]表示长度为n的窗口。因此，通过fft变换，式(5)中的卷积信道作用转变为乘性作用.
[0021]
步骤5：进一步通过倒谱运算将乘性信道作用转变为加性作用
[0022]
c(ω)＝log[r(ω)]＝wn[log[s(ω) σ'(ω)] log[h(ω)]]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0023]
注意到不同频率ω上的信道衰落h(ω)是不同且随机的。
[0024]
步骤6：进一步对上述倒谱进行求互相关操作
[0025][0026]
其中表示向下取整，n
zc
表示频域zc序列的长度。
[0027]
相对于现有技术，本发明具有如下优点，该技术方案按照上述方法得到的lte prach信号射频指纹，送入深度学习网络中进行训练和分类，在2米视距(line-of-sight,los)环境、6米视距(los)环境和4米非视距(non los,nlos)环境下的分类精确度可达99％以上，说明本方法能够有效对抗无线信道的不利影响而提取到稳定的射频指纹。本发明充分利用了lte prach信号在频域上的恒幅特性，频域zc序列为射频指纹提供了较好的统一表征；利用求倒谱运算，有效将prach信号中的随机信道成分与稳定的射频指纹成分加以分离，而互相关运算则将上述随机信道成分加以剔除，增加了所提取射频指纹的稳定性。此外，本发明无需解码上层系统信息模块参数，在射频指纹的提取过程中摆脱了对先验参数信息的依赖，降低了实现复杂度。
附图说明
[0028]
图1分类混淆矩阵；(a)2米视距(los)环境,(b)6米视距(los)环境,(c)4米非视距(nlos)环境；
[0029]
图2分类精确度曲线；
[0030]
图3分类精确度直方图。
具体实施方式
[0031]
为了加深对本发明的理解，下面结合附图对本实施例做详细的说明。
[0032]
实施例1：参见图1-图3，一种基于lte prach信号倒谱与互相关运算的射频指纹提取方法，所述方法包括以下步骤：利用通用软件无线电设备进行实验所得结果如图1、图2和图3所示。其中图1为分类混淆矩阵，图2为本方法的分类精确度曲线，而图3为与传统方法(dctf)进行比较的分类精确度直方图，本发明采用信号处理中的倒谱和互相关运算技术，针对lte随机接入prach信号进行射频指纹提取并对设备身份的合法性进行辨识。具体技术步骤如下。
[0033]
步骤1：对lte prach信号进行采样，得到r(n)；
[0034]
步骤2：按下述步骤进行同步预处理，基于prach信号帧的循环前缀结构，可利用下式实现时间上的符号同步
[0035][0036]
其中r(n)是采样到的prach信号，n
cp
是循环前缀的样本长度，n
seq
为prach帧中的前导码序列部分的样本长度，且n
prach
是prach帧的总样本长度。按照(1)式求得的s值即为实际有效数据的第一个样本点。
[0037]
步骤3：载波频偏估计和校正，利用prach信号帧的循环前缀结构，先将信号采样的相位偏差估计为
[0038][0039]
其中k＝1l l且l为重复的prach帧的个数。那么，载波频偏可计算为
[0040][0041]
其中fs为采样率。可将信号采样载波频偏补偿为
[0042][0043]
由于prach信号采用了zadoff-chu(zc)序列，可利用zc的良好性质实现对射频指纹的提取处理。根据zc序列的恒幅特性，可将prach信号帧转换到频域，并从中提取有效数据得到zc序列部分。那么，上述所得zc序列在幅度上的变化则主要由射频指纹以及信道作用造成。由于射频指纹是稳定的而信道作用是随机的，那么可设法将信道的影响从采样中分离出来并剔除，从而可从zc序列的抖动上衡量射频指纹的影响。基于上述思路，可按如下步骤进行lte prach射频指纹的提取。
[0044]
步骤4：频域zc序列提取，将同步和去频偏后的prach信号帧进行去cp操作，得到前导序列部分，将其表示为
[0045][0046]
其中s(n)为发送端的prach信号，h(n)和η(n)为信道和噪声，表示卷积。对r(n)进行快速傅里叶变换(fast fourier transform,fft)变换可得
[0047]
r(ω)＝wn[fft(r(n))]＝wn[(s(ω) σ'(ω))h(w)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0048]
其中wn[g]表示长度为n的窗口。因此，通过fft变换，式(5)中的卷积信道作用转变为乘性作用.
[0049]
步骤5：进一步通过倒谱运算将乘性信道作用转变为加性作用
[0050]
c(ω)＝log[r(ω)]＝wn[log[s(ω) σ'(ω)] log[h(ω)]]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0051]
注意到不同频率ω上的信道衰落h(ω)是不同且随机的。
[0052]
步骤6：进一步对上述倒谱进行求互相关操作
[0053][0054]
其中表示向下取整，n
zc
表示频域zc序列的长度。
[0055]
需要说明的是上述实施例，并非用来限定本发明的保护范围，在上述技术方案的基础上所作出的等同变换或替代均落入本发明权利要求所保护的范围。