利用 IQ 采样提升 WiFi CSI 指纹识别

身份认证对于确保无线通信的信息安全至关重要。射频（RF）指纹识别技术为基于密码学的认证方法提供了有前景的补充，但需要专用设备来捕获同相正交（IQ）采样，阻碍了其广泛应用。近期研究倡导使用商用 WiFi 设备获取的易于获得的信道状态信息（CSI）进行轻量级 RF 指纹识别，但它们主要关注消除信道干扰，无法解决 CSI 测量的粗粒度和信息丢失问题。为克服这些挑战，我们提出了 CSI2Q，一种新型 CSI 指纹识别系统，其性能可与基于 IQ 的方法相媲美。CSI2Q 并非直接从原始 CSI 测量中提取指纹，而是首先将其转换为与 IQ 采样共享相同特征空间的时域信号。然后，通过辅助训练策略，将 IQ 指纹识别模型在特征提取方面的独特优势转移到其 CSI 对应模型上。最后，训练好的 CSI 指纹识别模型用于判断测试样本来自哪台设备。我们在合成和真实 CSI 数据集上评估了 CSI2Q。在合成数据集上，我们的系统将识别准确率从 76% 提高到 91%。在真实数据集上，CSI2Q 将准确率从 67% 提高到 82%。