基于信号包络的跨信道特定发射机识别与验证

特定发射机识别（SEI）确定接收信号来自哪个已知发射机，而特定发射机验证（SEV）确定接收信号是否确实来自其声称的发射机。在本文中，我们考虑了无线衰落信道对SEI和SEV的影响。当莱斯K因子变化时，信道引起的分布偏移会降低识别和验证性能。为了解决这个问题，我们首先从理论上证明了信号包络的变异系数相对于莱斯K因子是严格单调的。受此特性启发，我们提出了一种用于SEI的包络引导自适应特征调制（EAFM）识别器，以及一种用于SEV的带有马氏距离度量学习的EAFM（EAFM-MD）验证器。具体来说，所提出的EAFM识别器采用双分支神经网络，从IQ域输入中提取面向设备的特征，从归一化信号包络中提取信道条件特征，并通过特征级线性调制自适应地调制前者。然后，我们将EAFM识别器扩展为EAFM-MD验证器。设备指纹库通过存储每个注册设备的特征质心和协方差以及训练信号的设备内马氏距离来构建。对于验证，使用存储的协方差矩阵计算提取的测试特征与每个存储质心之间的马氏距离，并将最小距离与相应的设备阈值进行比较以做出决策。最后，数值结果表明，所提出的EAFM识别器提高了跨信道识别性能，而所提出的EAFM-MD验证器在对抗未知欺骗攻击方面实现了优越的检测性能。