چکیده:
اخیراً اثر انگشت فرستندههای رادیویی، در کاربردهایی همچون شناسایی فرستندههای مشخص، شناسایی فریب در سیگنالهای ناوبری و کشف نفوذ در شبکههای بیسیم، موردتوجه قرار گرفته است. اثر انگشت فرستنده رادیویی ناشی از ساخت غیر ایدئال اجزاء مختلف فرستنده است. این اثر بهصورت مدولاسیون ناخواسته در خروجی فرستنده ظاهر شده و استخراج آن میتواند بهعنوان راهکاری مناسب در حل مسائل ذکر شده باشد؛ بنابراین، ارائه روشی جهت استخراج کور اثر انگشت فرستنده رادیویی، با استفاده از مدلسازی تقریباً واقعی از اجزاء فرستنده، مهم است. بدین منظور، در این مقاله، اثرات توأم تقویتکننده توان و نوسانساز محلی فرستنده بهعنوان اثر انگشت فرستنده رادیویی در نظر گرفته شده است. سپس دو الگوریتم کور و مبتنی بر سیگنال خروجی فرستنده، جهت استخراج مشخصه فاز تقویتکننده و مشخصه نویزفاز نوسانساز محلی ارائه گردیده است. در الگوریتم اول تابع تبدیل فاز تقویتکننده توان در حضور نویز فاز با استفاده از ممان مرتبه M ام سیگنال خروجی فرستنده تخمین زده شده است. سپس مشخصه توان نویزفاز نوسانساز محلی فرستنده با تخمین کور تابع خودهمبستگی آن بهدستآمده است. در انتها، نتایج عملکرد الگوریتمها در شبیهسازی مورد بررسی قرار گرفته و نشاندادهشده است که تنها بهازای 1.5dB اختلاف در توان اشباع تقویتکننده و 2dB اختلاف در مقدار نویز فاز میتوان دو فرستنده با مدولاسیونها و فرکانسهای یکسان را بادقت 98 درصد بهازای نسبت سیگنال به نویز معادل 10dB تفکیک نمود که این دقت در مقالات گذشته بهازای نسبت سیگنال به نویز 20dB بهدستآمده است.
Recently, the radio frequency fingerprint (RFF) has received attention in applications such as specific emiiter identification, detection of deception in navigation signals and detection of intrusion in wireless networks. The RFF is caused by the non-ideal manufacturing of the transmitter components. This effect appears as unintentional modulation in the output of the transmitter and its extraction can be considered as a solution of mentioned applications; Therefore, it is important to provide a method for extracting the RFF, using realistic modeling of the transmitter components. For this purpose, in this article, the combined effects of the power amplifier and local oscillator are considered as the fingerprint of the transmitter. Then, two blind algorithms based on the transmitter output signal are presented to extract the amplifier phase characteristic and the local oscillator phase noise. In the first algorithm, the phase function of the power amplifier in the presence of phase noise is estimated using the M’th order moment of the transmitter output signal. Then the power characteristic of the transmitter's local oscillator noise phase is obtained by blind estimation of its autocorrelation function. At the end, the results of the performance of the algorithms in the simulations are examined and it is shown that only for 1.5dB difference in power amplifier saturation power and 2dB difference in phase noise amount, two transmitters with the same modulations and frequencies can be separated with 98% accuracy in signal-to-noise ratio(SNR) equal to 10dB, where this precision is achievable in the recent works at 20dB SNR.