成都航空职业技术学院田园获国家专利权
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龙图腾网获悉成都航空职业技术学院申请的专利基于射频指纹特征的无人机集群网络接入认证方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115623477B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211206562.2,技术领域涉及:H04W12/06;该发明授权基于射频指纹特征的无人机集群网络接入认证方法和系统是由田园;李煜;周佳欣设计研发完成,并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于射频指纹特征的无人机集群网络接入认证方法和系统在说明书摘要公布了:本申请涉及无人机通信及信号信息处理技术领域,使用了基于无人机射频指纹特征的轻量级集群网络接入认证方法,在满足无人机集群网络低时延、高可靠等QoS条件下,提升了无人机集群网络的安全性能。具体公开了一种基于射频指纹特征的无人机集群网络接入认证方法和系统,该方法包括:对需要进行组网的无人机进行射频指纹采集,生成无人机射频指纹数据库;对需要入网的无人机进行射频指纹接入认证,认证通过后分配网络资源。
本发明授权基于射频指纹特征的无人机集群网络接入认证方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种基于射频指纹特征的无人机集群网络接入认证方法,其特征在于,包括: S1:对需要进行组网的无人机进行射频指纹采集,生成无人机射频指纹数据库; 其中S1包括: S11、地面软件无线电设备开始采集无人机的无线信号,将采集的无线信号数字化,形成信号X,每个无人机采集得到N个样本信号,从而形成样本集合A; S12、无人机信号检测与瞬态信号提取,将样本集合A中各样本数据分割为固定长度的数据段,利用样本信号瞬时幅度的方差轨迹进行瞬态信号提取; S13、利用小波多分辨率分析算法提取瞬态信号样本特征,利用哈尔小波多分辨率分析算法提取瞬态信号样本特征,对瞬态信号幅度进行多分辨分析,构建特征向量Fi; S14、完成无人机射频特征数据库的构建,根据无人机类型及编号,构建无人机射频特征数据库D=[FiUAVttypeUAViid],对采集特征数据集进行分类标记,建立样本数据集; S2:对需要入网的无人机进行射频指纹接入认证,认证通过后分配网络资源; 其中S2包括: S21、无人机机载软件无线电设备开始采集信号,向网络管理节点发送入网申请信息,网络管理节点利用机载软件无线电设备采集入网申请节点无线电信号,将采集到的信号进行数字化表示,转化为信号Xs; S22、利用db2小波对采样信号进行去噪,利用db2小波对采样信号进行分解,采用极大值、极小值进行阈值选择,对信号Xs去噪; S23、瞬态信号检测与信号起始点确定,按照S12设计的方法提取Xs中的瞬态信号,确定Xs中每个瞬态信号起始点t,并计算每个起始点之间的时间差Δtij,N是Xs中提取的瞬态信号数量; Δtij=tj‑tii=1,…,N‑1;j=i+1,…,N; S24、周期瞬态信号筛选与提取,根据Δtij,构建矩阵AN×Nm,n,在矩阵AN×Nm,n中,计算元素数值在Δtij±ε范围内元素个数K,ε是瞬态信号起始点时间误差,将满足条件K2的Δtij加入集合Topt,在Topt中搜索子集其中ipjp需要满足条件ip+1=jp,jp+1=ip+1+i1‑j1,Q是Ts中的元素个数;如果QQThreshold,是分选出的具有同一周期的瞬态信号; S25、周期瞬态信号特征提取,对Si中的瞬态信号按照S13中的方法提取信号特征S26、计算周期瞬态信号集合中每个信号特征与无人机射频特征数据库中特征的欧式距离,从中选取瞬态信号特征向量z,并计算与无人机射频特征数据库D中每个特征向量di之间的欧式距离; S27、利用KKN算法对周期瞬态信号集合中的每个信号特征进行识别,根据KNN算法,按照距离递增次序排序,从无人机射频特征数据库D中选取与当测试瞬态信号特征向量距离最小的K个点;确定前K个点所对应的无人机类型及ID编号出现概率,返回前K个点中出现概率最高的无人机类型及ID作为当前测试瞬态信号所对应的无人机类型及ID; S28、统计周期瞬态信号识别结果,以出现概率最高的识别结果为无人机信号的识别结果,对中的Q个特征向量按照S26和S27的方法计算其对应的无人机类型及ID,并统计Q个特征向量对应的无人机类型及ID出现的概率,选择出现概率最高的无人机类型及ID作为周期瞬态信号集合Si对应的无人机类型及ID; S29、利用无人机信号识别结果判断无人机是否为合法入网申请成员; 其中,网络管理节点接收并提取入网申请节点上报的协议ID信息,网络管理节点判断射频指纹识别ID信息和协议ID信息是否一致,若两者一致则该入网申请节点为合法入网申请成员;否则拒绝入网申请节点的入网申请。
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