随着物联网技术的迅速发展,无线设备的接入控制已经成为当前研究的一个热点领域。在应对物联网中大量无人监管的边缘设备时,基于MAC地址和数字证书的传统身份识别方案存在一定的安全缺陷。本文基于物理层安全中新兴的射频指纹提取与识别技术开展研究,为物联网设备提供安全可靠的身份认证方案。射频指纹作为设备的固有特征,不仅能够唯一地标识设备身份,而且其安全性很高,能够有效地防止身份伪造。本文选取ZigBee设备进行射频指纹算法研究。在现有研究的基础上,进一步地探究射频指纹的数据无关性和抗噪声性能。通过对ZigBee物理层所遵守的IEEE 802.15.4协议的特点进行分析,优化了ZigBee指纹提取的信号预处理算法。提出了两种能够从任意数据段提取射频指纹的方案,对算法的准确性、稳定性和数据无关性做出了充分的实验测试。同时,基于这两种指纹方案,本文进一步提出基于射频指纹的物联网通用型接入控制框架。该框架适用于各类物联网设备,将不同射频指纹规范化表达为统一的形式,并设计、搭建了一套基于ZigBee射频指纹的接入控制系统。本文的主要工作如下:（1）为了解决ZigBee设备提取指纹不稳定的问题,提出同步跟踪和逐符号补偿的数据预处理算法。同步跟踪算法有效地解决了晶振波动所带来的采样点偏差或遗漏等问题。逐符号补偿算法解决了ZigBee频偏不稳定而影响指纹的问题,为从任意数据段提取稳定的射频指纹奠定基础。（2）提出基于互功率谱的射频指纹提取算法。通过利用ZigBee直序扩频信号帧的循环移位特性,求取不同符号与基准信号的互相关功率谱,形成稳定且统一的射频指纹特征。该方法将以往指纹算法的有效数据范围从前导码扩展至整个信号帧。同时从算法原理上有效抵消高斯噪声,在低信噪比场景中表现良好。仅需要150个ZigBee符号即可在识别50台设备时准确率达到97%以上。（3）提出基于自适应滤波器的射频指纹提取算法。该算法使用自适应滤波器来描述信号由发射机至无线信道这一过程中射频指纹的形成过程,具备了良好的数据无关性,可以用在多种通信制式上。使用LMS自适应滤波器系数作为射频指纹可以在50台ZigBee设备上获得94%的识别准确率。（4）提出基于射频指纹的物联网通用型接入控制框架。该框架考虑到物联网中设备类型繁多、计算能力弱等特点,详细设计了三方认证的交互流程,提出不同类型指纹统一表达的编码方案,并设计了能够兼容IEEE 802.1X协议的帧结构。（5）实现了一套基于射频指纹的ZigBee接入控制系统。系统采用本文所提出的数据无关性指纹算法,通过匹配射频指纹与MAC地址来完成设备的身份识别和接入控制。系统配备了相应的控制网关和展示平台,实现对网络内ZigBee设备身份的实时监管。