- 文献综述（或调研报告）：
1.简介
“射频指纹”这一概念并不是近几年才提出的，早在1995年就已经出现在Choe等人的论文中，不过在1998年到2008年的十年里，人们只将目光聚焦于瞬态信号的研究，而基于稳态信号的研究只是在近几年才得到业内的关注。由于国外对于射频指纹的关注远早于国内，因此，在基于瞬态信号的研究方向上我们距离世界领先水平还有一定的差距，现阶段国内的研究重点还是放在了稳态信号的研究上【9】。
2.研究背景
正如名字所说，“射频指纹”就像是人的指纹，可以唯一地识别一台无线设备，而这样的唯一性是依据每一台无线设备的硬件差异，这种硬件差异通过发射出的通信信号的不同特征得以体现，人们通过分析捕获到的射频信号[10]，对其进行分离提取，从而获得该特征形成具有唯一标识意义的射频指纹。在2013年，Marius Cristea 与Bogdan Groza就曾提出过通过ICMP时间戳实现移动设备的远程识别【1】，他们利用ICMP数据包计算出时钟偏移，利用不同设备具有不同时间偏移量的特性，将计算出的时钟偏移作为该设备的射频指纹与指纹库中的数据进行对比以达到识别的目的。
当然，硬件差异不仅仅体现在时钟偏移上，它也可以表现在信号幅度、相位等多个方面。人们通常将提取射频指纹的这一段信号称为“可识别信号”，共由三段组成：信道噪声段、瞬态信号段和稳态信号段，其中，“噪声信号段”是由于信道噪声和部分设备噪声所产生，不具有提取价值，而“瞬态信号段”是指发射机功率从零上升到额定功率的这一段信号，只是单纯与特定设备参数相关而与发射信号的内容无关，因此，具有一定的可比性。通过对采集到的瞬态信号的物理特征进行提取，从而作为射频指纹，这其中，最关键的就是瞬态信号的检测。
但是，瞬态信号的持续时间非常短，一般在亚微秒级甚至纳秒级，所以对于瞬态信号的检测精度要求极高。最常见的信号检测方法不外乎于门限检测和阶跃检测，人们在这两种方法的基础进行了不同程度的改进，例如Shaw等人提出的基于信号幅度的门限检测【2】、Ureten提出的Bayesian渐升变点检测方法【3】等，但都存在受噪声影响严重、信号检测范围局限的困扰。在2015年，袁英俊等人提出了一种基于排列熵（PE）和广义似然比检验（GLRT）的瞬态检测方法【4】，由于噪声和信号的PE值是不同的，所以可以利用GLRT探测器定位捕获信号PE轨迹的起始点来达到检测信号的目的，这样做不仅避免了阈值选取的困难，也适用于低信噪比的情况。
虽然对瞬态信号的研究已经有十多年的历史了，但其所要求的极高的采样速率与极难达到的检测精度还是让人们苦恼万分，而随着数字通信的发展，在发射的数据段前添加前导码以提供一个稳定的识别同步信号为信号检测提供了新的研究方向，即稳态信号的检测。将前导信号作为射频指纹进行识别不仅易于采集，而且识别精度高。除了采集前导信号特征作为射频指纹，由于稳态信号易检测起始点，人们也选用数据段信号的特征作为指纹，2015年，Knox等人【5】通过对信号进行采集、解调，提取基带信号的相位信息作为射频指纹，在短距离的信道环境下，准确率高达99.6%，即使在远距离的信道环境下，准确率也依然能保持在80%以上。
3.优化改进
接收端从无线信号中提取其物理特性作为该通信设备的射频指纹，其中不仅包含了收发双方设备的物理特性，同时也不可避免地包含了传输信道的特性，在信道特性上，最为普遍的就是信道噪声对指纹的形成和识别所带来的影响。早期，人们利用傅里叶变换对信号进行处理，通过滤波器除去噪声，但由于傅里叶变换是对信号整个时域进行平均，有效信号和噪声的频谱易于重叠难以通过滤波器将其分开，信息丢失严重，所以并不常用来去噪，而由其发展来的小波变换可以对信号进行更加细微的处理【6】，它利用了信号突发能量分布和嵌入其 的增白高斯噪声（AWGN）的差异。小波对信号进行分解时可以将待处理信号用父函数和母函数表示，因此，可以在不同的频带上对信号处理，将小波系数与阈值进行比较，大于阈值的系数包含有效信号保留此频带，而小于阈值的系数则被视作噪声，将频带置零，通过把处理过的信号进行重构，就可以恢复出原始信号，但离散小波变换（DWT）有一个明显的缺点——缺乏移位不变性，即，如果信号在时间上产生一定的偏移量，该信号的变换就会产生另一组不同的系数，在2010年，Randall W. Klein等人就对DWT进行扩展【7】，提出了双树复小波变换（DT-CWT），在这种变换中，小波系数独立于时域偏移。DT-CWT采用了二叉树结构的两路DWT，一树生成变换的实部，一树生成虚部，两树各自进行分解，每树的不同层次间交替采用奇偶滤波器可以使得两树呈现较好的对称性。
在通信的过程中，移动设备并不是静止在某一处，相反，随着设备的移动，通信信号也会随之发生变化，在一定程度上也会受到多径效应的影响，导致射频指纹分类效果下降，识别出错。可惜的是，长期以来，人们对于射频指纹的研究局限于固定设备的提取和识别，对于受到多径干扰的指纹提取并没有过多关注。多径效应是由于信号经由不同路径传播后，按不同时间到达接收端，各自相位相互叠加而产生干扰。相比于选择幅度、时延等受多径影响较大的量生成射频指纹，通过研究发现，如果对频率偏移进行适当地多径估计与补偿，可以很好地容忍多径效应产生的影响，具有较好的稳定性。通过对802.11标准中帧的类别及功能的讨论发现[8]，Beacon帧作为广播帧具有独立、易捕获、抗干扰能力强等优点，在短时间内不会改变其发送的时间间隔，因此，人们也将Beacon帧的时间间隔特性作为射频指纹的特征之一。但在实际应用中，存在多台设备同时发送Beacon帧的情况，为了防止Beacon帧间混淆，采用Beacon帧内部自带的MAC地址作为区分不同设备发送帧的标签。除此以上提到的与多径效应无关或受其影响较小的信号相关量以外，还可以通过数学运算处理得到一些中间量来作为射频指纹的特征，例如可以对帧中的前导序列进行对位差分，达到消除多径效应对信号幅度、时延影响的效果，提供更加稳定的波形特征。
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