Multipath Canceled RF Fingerprinting for Wireless OFDM Devices Based on Hammerstein System Parameter Separation
Notice bibliographique
Résumé
Radio frequency fingerprint (RFF) based authentication of wireless devices can be used in the fields of the access security at the physical-layer of wireless networks and radio spectrum management. However, the stability of RFF is easily damaged by the wireless multipath fading channel in mobile communications. An RFF fingerprinting method with the nonlinearity and in-phase and quadrature (IQ) imbalance of the transmitter is proposed for chunk-based wireless orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) devices based on a Hammerstein system parameter separation technique, which cancels the adverse influence of the time-varying multipath channel. First, the parameters of the nonlinear model of the transmitter and finite impulse response (FIR) of the wireless multipath channel are estimated with the Hammerstein system parameter separation technique. Second, the best IQ imbalance parameter combination is obtained with the FIR estimation of the channel. Finally, the estimated parameters of the nonlinear model and IQ imbalance are used as RFFs to classify the transmitters. Theoretical analyses and numerical experiments demonstrate that the obtained RFFs are stable and the fusion authentication of transmitters with subtle differences from the same model and same series is feasible using the novel method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».