基于射频信号特征的Airmax设备指纹提取方法

摘要

针对私有协议的Airmax设备,提出了一种新的射频指纹提取方法。首先,介绍了软硬件实验环境的搭建并简要介绍了Airmax技术,然后介绍了帧前导信号的提取方法,分为粗定位和精确定位,接着从理论分析和实验验证阐述了Airmax射频指纹的提取方法。提取的特征维数为14,其中频率偏移相关的特征有2个,幅度相关的特征有12个。最后,基于这14维特征使用K-means算法及决策树模型对设备特征数据集进行了训练和分类,计算了分类准确率,两个模型的准确率都达到了100%,对于4个设备的分类问题,K-means算法的准确率为92.4%,决策树模型的准确率为100%。