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公开(公告)号：CN109587136B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811477070.0
申请日：2018-12-05
Applicant: 电子科技大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双极大值的射频指纹特征提取和识别方法，包括以下步骤：S1.接收端分别接收来自多个射频发射器的信号，并进行样本采集，得到样本集D；S2.从样本集D中选取样本数据，提取该样本数据中的极大值，将选取出来的极大值组成样本特征；S3.按照步骤S2依次对样本集D中的每一个样本数据进行处理，得到双极大值特征集；S4.基于机器类学习算法，在双极大值数据集的基础上训练分类器，对未知身份的射频收发器进行识别。本发明利用双极大值提取的方式，有效减少了提取得到的特征维数，进而降低计算复杂度，同时提高了特征的类别可分性能。
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公开(公告)号：CN109587136A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811477070.0
申请日：2018-12-05
Applicant: 电子科技大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双极大值的射频指纹特征提取和识别方法，包括以下步骤：S1.接收端分别接收来自多个射频发射器的信号，并进行样本采集，得到样本集D；S2.从样本集D中选取样本数据，提取该样本数据中的极大值，将选取出来的极大值组成样本特征；S3.按照步骤S2依次对样本集D中的每一个样本数据进行处理，得到双极大值特征集；S4.基于机器类学习算法，在双极大值数据集的基础上训练分类器，对未知身份的射频收发器进行识别。本发明利用双极大值提取的方式，有效减少了提取得到的特征维数，进而降低计算复杂度，同时提高了特征的类别可分性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107392123B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201710557441.5
申请日：2017-07-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相参积累消噪的射频指纹特征提取和识别方法。它包括一个用于射频指纹识别技术中的相参积累消噪步骤S4和一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6；所述的步骤S4，将同一设备的多个开机瞬态信号样本点幅值函数进行相参积累，信号强度变为原来的多倍，得到相参积累消噪信号；所述的步骤S6，对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号，进行多分辨率分析。本发明在射频指纹识别技术中使用相参积累方法，通过提高波形的信噪比，从而提高了射频识别的准确率；并且，本发明在基于相参积累提高射频识别的准确率的基础上，利用多分辨率分析，降低了基于支持向量机的射频指纹识别技术的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119415399A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411589807.3
申请日：2024-11-08
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种面向Armv8‑a汇编代码的形式化验证方法，对Armv8‑a的处理器架构和指令集系统进行分析，提取出需要建模的各个模块构件，包括异常级别、执行状态、数据值、寄存器组、内存、指令集、汇编代码，对各个模块构件进行建模；根据汇编代码中每个汇编指令的功能和安全规范确定对应汇编指令的非形式化要求，然后结合定义的模型生成每个汇编指令的形式化逻辑表达式，从而得到形式化规约；最后采用定理证明器进行形式化验证。本发明对物理机器的各个模块构件进行建模，然后基于构建的模型生成汇编代码中每个汇编指令的形式化逻辑表达式，使用定理证明器完成Armv8‑a汇编代码的形式化验证。
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公开(公告)号：CN107392123A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710557441.5
申请日：2017-07-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相参积累消噪的射频指纹特征提取和识别方法。它包括一个用于射频指纹识别技术中的相参积累消噪步骤S4和一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6；所述的步骤S4，将同一设备的多个开机瞬态信号样本点幅值函数进行相参积累，信号强度变为原来的多倍，得到相参积累消噪信号；所述的步骤S6，对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号，进行多分辨率分析。本发明在射频指纹识别技术中使用相参积累方法，通过提高波形的信噪比，从而提高了射频识别的准确率；并且，本发明在基于相参积累提高射频识别的准确率的基础上，利用多分辨率分析，降低了基于支持向量机的射频指纹识别技术的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN106446877B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201611039562.2
申请日：2016-11-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信号幅度排序的射频指纹特征提取和识别方法，所述的方法包括检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；采集开机瞬态信号样本点；编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数；判断开机瞬态信号样本点的大小关系并做相应处理；建立样本矢量函数指纹库和待识别样本矢量函数库，建立类间离差矩阵并计算迹；判断两个无线发射机是否为同一设备；本发明的指纹采集和特征提取的实现方法简洁高效，具有普遍适用性，同时本发明在控制了计算复杂度的基础上明显提升了识别率。
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公开(公告)号：CN106446877A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611039562.2
申请日：2016-11-21
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G06K9/00536 , H04L63/0861
Abstract: 本发明公开了一种基于信号幅度排序的射频指纹特征提取和识别方法，所述的方法包括检测接收到的开机瞬态信号的起始点位置和结束点位置；采集开机瞬态信号样本点；编号开机瞬态信号样本点，以每个开机瞬态信号样本点对应的幅值定义开机瞬态信号样本点幅值函数；判断开机瞬态信号样本点的大小关系并做相应处理；建立样本矢量函数指纹库和待识别样本矢量函数库，建立类间离差矩阵并计算迹；判断两个无线发射机是否为同一设备；本发明的指纹采集和特征提取的实现方法简洁高效，具有普遍适用性，同时本发明在控制了计算复杂度的基础上明显提升了识别率。
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