基于器件级仿真的用户设备射频指纹识别技术研究

UE认证对6G无线通信安全至关重要,RFFI是指通过信号处理手段,对采集的UE信号进行特征提取,从而实现UE个体识别的一项技术。首先通过搭建器件级仿真平台,探讨NR系统中的发射机损伤对射频指纹的影响,包括振荡器偏移、IQ调制器偏移和功率放大器非线性。然后,采用不同的深度神经网络模型对仿真平台生成的数据进行仿真实验,结果表明,在发射机参数满足3GPP协议要求的前提下,对10个随机分布的射频参数的设备进行识别,当信噪比15 dB时识别准确率可以达到98%。