LORA信号射频指纹特征技术研究文献综述

文献综述（或调研报告）：

LoRa是基于线性调频扩频技术(CSS)的一种调制方案，通过产生频率线性变化的调制信号来实现频谱的扩展，并结合前向纠错(FEC)来实现远距离低功耗通信。此外，LoRa的调制方案还有效地解决了无线通信系统中常见的多径衰落和多普勒频移，并且利用正交的扩频序列提高了信道容量。

由于LoRa调制方案有很大的时间带宽积[1]，这使得LoRa的调制方式拥有很高的信噪比容限，并且LoRa的匹配接收端具备较高的接收灵敏度。当信号远距离传输到达接收端时，即使此时信号的信噪比较低，但由于LoRa具有较高的接收灵敏度，因此LoRa接收端仍能检测出信号。

LoRa的调制方案具有良好的自相关性，降低了接收机设计的复杂性，且采用了循环纠错码编码，通过冗余编码的方式降低了误码率，减少发射端重发次数，从整体上降低了发射端的功耗。而且LoRa的调制方案采用线性调频扩频技术，无线发射器通过产生频率线性变化的调制信号来实现频谱的扩展，使信号在发射器和接收器之间的同步定时可以通过频率偏移直接计算，所以接收端不需要非常精准的同步信号[1]，降低了接收端设计的复杂性和成本。通过以上几点，LoRa实现了低功耗。

LoRa技术具备长距离通信、低速率吞吐、抗多径衰落、低功耗、低成本、标准化等特点，因此，LoRa技术可在城市或郊区等应用场景中快速部署。

设备认证管理是网络安全解决方案中最重要的挑战之一，基于射频指纹的物理层安全技术是解决无线设备接入安全的一个有效途径。射频指纹是指射频设备发出的电磁波所具有的射频设备本身的特征信息，射频设备的发射端的混频器放大器甚至本地晶振都会存在非线性偏差，这些偏差的产生是由于射频设备本身的物理特性，射频设备的物理特性与电路板内部走线和电子元件的构成有关，还与设备的老化程度有关，即使使用相同的制造和封装工艺制造的设备，也会因为生产标准的容差而存在射频指纹上的差距[2,10]。不同无线电发射设备具有不同的射频指纹特征，射频指纹特征的唯一性使得它可以作为物理层安全的一部分。射频指纹作为物理层的一部分，攻击者难以修改。因此，可以对接入设备的射频指纹进行识别和验证，以提高通信的安全性。

一般而言，无线通信设备发送射频信号，射频指纹提取与识别系统采集该信号。采集到的射频信号与发送信号相比，受到了多径信道的影响，因此根据接收信号提取的特征可以分成两部分：基于信道的特征和基于发射机的特征。其中，基于信道的特征表征了无线信道响应以及周围环境影响，被称为信道指纹；而基于发射机的特征则主要代表了发射机模拟电路的射频特征，被称为设备指纹，射频指纹一般指后者。

系统采集信号后，根据后续的射频指纹提取要求，要对信号先进行下变频、相位补偿、能量归一化、丢弃不合格信号等预处理[5,6,11]。在信号的预处理阶段，要求尽可能少引入噪声。因此，信号采集和预处理一般要求使用高端仪器设备，大部分文献也都是采用示波器等高精度设备进行信号的采集和预处理的。然而，考虑到实际应用场景，近些年开始研究采用通用软件无线电外设(USRP)等中低端接收设备进行设备的射频指纹提取和识别[3,10]。

在进行预处理后，识别系统检测和截取可识别信号，将这段信号进行射频指纹变换，变换到时域、频域或小波域提取设备相关的特征，构成一个特征向量作为设备的射频指纹。文献[7]的实验结果表明：发射机和接收机的距离变化、电压和温度的变化、天线的极化方向变化等因素会对提取的射频指纹产生影响，最终影响识别性能，所以稳健的射频指纹能使射频指纹识别系统更加可靠。

最后则是一个典型的模式分类问题，主要分成训练和识别两个步骤。在训练阶段，对面向的所有设备进行信号的采集与存储，提取每个设备的射频指纹，登记入库，与对应设备的 ID 号链接在一起构建成射频指纹库。在识别阶段，通过采集待识别设备的通信信号提取其对应射频指纹，与指纹库中的对照指纹进行比较获得结果。分类的判决结果一般是和具体应用相关的，不同的应用要求结果不同，但一般都是一个确定性的判决结果，例如允许或者不允许设备接入。