【摘 要】
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无线设备“指纹”特征的提取一直以来是一个技术含量较高,而且技术手段较为复杂的问题,技术研究的重点方向是在于怎样利用现代信号处理以及模式识别等技术来解决其关键问题。
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无线设备“指纹”特征的提取一直以来是一个技术含量较高,而且技术手段较为复杂的问题,技术研究的重点方向是在于怎样利用现代信号处理以及模式识别等技术来解决其关键问题。除了常规的通信信号分析技术之外,分析通信信号的细微特征也势必成为通信信号处理的另一有效手段。本文设计、实现并评估了一种通过分析GSM信号来识别其发射设备的技术,此技术利用了高阶频谱分析算法(Higher Order Spectrum Analysis, HOSA)来消除接收信号中高斯噪声的影响,采取主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)提取出GSM谱信号的“指纹”特征,并利用BP神经网络对信号的“指纹”特征来分类,以识别信号的发射设备。在本次试验场景中,我们用同一张SIM卡从6个不同品牌型号的手机采集了6类不同的GSM信号,然后采用以上提到的3种技术手段对此6类GSM信号进行识别和分类。在本次仿真实验中,我们在对300个信号样本识别时能够达到90%左右的识别率,这个成果也进一步证明通过一系列信号处理以及模式识别技术,完全能够实现对GSM信号的识别。
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