一种基于CNN的无线路由器指纹识别方法

张六; 曾正; 陈俊昌; 杨晶晶; 黄铭

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一种基于CNN的无线路由器指纹识别方法

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cqvip:针对无线设备“指纹”特征提取技术含量较高,且技术手段较为复杂的问题,在无线空间信道状态不变的前提下,提出了一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)自动分类无线路由器指纹的识别方法,解决无线设备“指纹”特征提取困难的问题.文章设计并实现了一种通过接收处理多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)信号幅度识别无线路由器的方法,该方法通过采集无线路由器的信道状态信息(channel state information,CSI),并对CSI的幅度数据进行预先平滑和去噪处理,然后把预处理后的幅度数据作为设备的指纹特征,最后通过机器学习的算法进行分类和识别.实验采用CNN对10台商用无线路由器进行分类和识别,准确率达到96%以上,证明了使用CSI来识别无线路由器是可行的.

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来源
《电波科学学报》 |2020年第3期|350-357|共8页
作者
张六; 曾正; 陈俊昌; 杨晶晶; 黄铭;
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作者单位

云南大学信息学院无线创新实验室昆明650091;

国家无线电监测中心云南省无线电监测站昆明650031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;通信网设备;
关键词
无线路由器; 指纹识别; 信道状态信息(CSI); 预处理; 机器学习; 卷积神经网络(CNN);

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