无线局域网由于其开放的信道环境和传统的密钥身份验证机制,安全问题十分严峻.通过射频指纹识别技术,提取无线设备硬件特征进行身份验证,能够大大提高无线网络安全性.本文基于通用软件无线电外设(USRP)和GNU Radio开源平台,提取IEEE 802.11a/g信号载波频偏作为指纹,结合神经网络分类器进行识别.首先接收信号并提取每帧信号载波频偏,然后训练神经网络分类器,最后利用此分类器对无线设备进行识别.在办公室和体育馆2种典型室内环境进行无线设备个体识别实验,识别率均大于90％.实验结果说明,基于软件无线电提取信号载波频偏可以识别出不同的无线设备,检测出非法设备接入,能够提高无线网络安全性.
无线设备 射频指纹识别 载波频偏 软件无线电