采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别OA北大核心CSTPCD

差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCTF-Res2Net模型。该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度,并将标签平滑损失函数与网络模型结合,有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰。在实验中,根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集,并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类。实验结果表明,在信噪比为5 dB的情况下,与传统的残差网络相比,所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度。