(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211460835.6 (22)申请日 2022.11.17 (71)申请人 中铁第一勘察设计院集团有限公司 地址 710043 陕西省西安市雁塔区西影路2 号 (72)发明人 王鹏　张琰祥　文璐　惠鏸　邓彬　 薛东　叶安君　陈礼云　 (74)专利代理 机构 西安唐知 知识产权代理事务 所(普通合伙) 61284 专利代理师 奇敏　马睿 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06N 3/04(2006.01) H04W 12/79(2021.01) (54)发明名称 基于改进变分模态分解的射频指纹识别方 法 (57)摘要 本发明涉及一种基于改进变分模态分解的 射频指纹识别方法。 利用现有变分模态分解方法 识别信号射频指纹可能出现模态混叠现象及过 分解问题。 本方法获取无线通信设备的信号； 初 始化分解模态数和惩罚因子， 设定混淆门限和能 量占比门限； 对信号进行变分模态分解， 得到各 模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最 小值； 通过迭代方式获取合格的分解模态数和合 格的惩罚因子； 计算得到重构信号， 作为信号的 射频指纹； 将重构信号输入长短期记忆网络中进 行分类识别。 本方法利用分解后各模态相关系数 的最大值判断分解过程中是否出现了模态混叠 现象， 利用各模态能量占比的最小值判断分解过 程是否出现了过分解问题， 可有效提取设备的射 频指纹。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115510924 A 2022.12.23 CN 115510924 A 1.基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法， 其特 征在于： 所述方法包括： 获取无线通信设备的信号； 初始化分解模态数和惩罚因子， 设定混淆门限和能量占比门限； 以初始化的分解模态数和初始化的惩罚 因子为分解参数， 对信号进行变分模态分解， 得到各模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最小值； 通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子； 根据合格的分解模态数和合格的惩罚因子， 计算得到 重构信号， 作为信号的射频指纹； 将重构信号输入长短期记 忆网络中进行分类识别。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于： 以初始化的分解模态数和初始化的惩罚 因子为分解参数， 对信号进行变分模态分解， 包括： 无线通信设备的信号 为 ， 初始化的分解模态数为 ， 初始化的惩罚因子为 ； 以初始化的分解模态数 和初始化的惩罚因子 为分解参数， 对信号 进行 阶变 分模态分解， 得到 个本征模态函数 ， 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于： 得到各模态相关系数的最大值， 包括： 将 个本征模态函数 分别离散化， 得到 个离散化后本征模态函数 ； 计算其中任意一对离散化后本征模态函数 与 之间相关系数 ， 定义各模 态相关系数的最大值 为 ， ， ， ； 其中： ， 分别表示离散化后本征模态函数 与 两变量对应元素数据对中的协 同数对和不协同数对的数目。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于： 得到各模态能量占比的最小值， 包括： 计算本征模态函数 的能量 ， 并将信号 的总能量表示为 ， 则各本征模态函数的能量 在信号总能量 中的占比可表示 为： 定义各模态能量占比的最小值 为 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510924 A 25.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于： 通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子， 包括： 设定混淆门限为 ， 设定能量占比门限为 ； 如果 且 ， 表示出现了模态混叠现象但无过分解问题， 则增加分解 模态数并返回； 否则进行 下一步； 如果 且 ， 表示出现了模态混叠现象且有过分解问题， 则增加惩罚 因子并返回； 否则进行 下一步； 如果 且 ， 表示没有出现模态混叠现象且有过分解问题， 则减少分 解模态数并返回， 否则进行 下一步； 如果 且 ， 表示没有出现模态混叠现象且无过分解问题， 分解结果 符合要求， 输出合格的分解模态数 和合格的惩罚因子 。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于： 根据合格的分解模态数和合格的惩罚因子， 计算得到重构信号， 作为信号的射频指纹， 包括： 根据合格的分解模态数 和合格的惩罚因子 ， 计算重构信号 ， 过程为： 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115510924 A 3