電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)研究綜述*

徐韋佳，汪澤焱，宋阿玲，馮 凱，姚 佳

（中國人民解放軍陸軍工程大學(xué) 基礎(chǔ)部，江蘇 南京 211101）

0 引 言

指紋的概念源于生物學(xué)意義上的人類指紋特征，憑借指紋特征可以對(duì)人進(jìn)行個(gè)體識(shí)別[1-2]。近年來，隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的信息化程度不斷提高，以電臺(tái)為代表的各種通信設(shè)備，承擔(dān)通信、監(jiān)視、電子干擾等重要作用[3]。在當(dāng)今復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境中，從接收到的無線信號(hào)中提取通信電臺(tái)個(gè)體指紋特征（類似人類的指紋特征），利用先驗(yàn)信息對(duì)不同電臺(tái)個(gè)體進(jìn)行分析識(shí)別，確定電臺(tái)的敵我屬性、型號(hào)、方位、威脅等級(jí)等重要信息，可以為通信對(duì)抗、電子偵察和軍事打擊等戰(zhàn)略措施提供重要依據(jù)[4-5]。隨著當(dāng)今復(fù)雜電磁環(huán)境下信息安全問題的不斷涌現(xiàn)，電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代通信對(duì)抗領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

國外自20 世紀(jì)末開始對(duì)電臺(tái)指紋個(gè)體識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)研究，并且取得了較大進(jìn)展，成功運(yùn)用到伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)、阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)等實(shí)際戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境中。國內(nèi)科研院校和院所對(duì)電臺(tái)指紋個(gè)體識(shí)別技術(shù)也開展了研究和討論，但是由于起步較晚，研究基礎(chǔ)薄弱，部分關(guān)鍵技術(shù)問題仍處于仿真階段，與國外存在較大差距[1]。本文將從電臺(tái)識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)生背景、當(dāng)前研究成果和存在的問題、常用特征參數(shù)的選取和提取方法、應(yīng)用前景等方面出發(fā)，對(duì)電臺(tái)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行論述。

1 電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)及其特點(diǎn)

由于生產(chǎn)設(shè)備及工藝偏差、原料和生產(chǎn)環(huán)境差異、實(shí)際硬件參數(shù)和性能的失配、手工安裝和調(diào)試等各種不確定性因素，電臺(tái)內(nèi)部元器件之間存在著微小差異，即使是相同品牌和型號(hào)的不同電臺(tái)個(gè)體之間，也存在著肉眼難以區(qū)分的微小差異，且這種細(xì)微的差異必定會(huì)體現(xiàn)到電臺(tái)發(fā)射的調(diào)制信號(hào)中，使得電臺(tái)發(fā)射的信號(hào)頻譜也包含特有的細(xì)微特征。由于這種細(xì)微特征和人體的指紋特征有著相近的意義，因此通常將電臺(tái)個(gè)體所具備的細(xì)微特征稱為電臺(tái)指紋[5]。

電臺(tái)指紋作為可以識(shí)別電臺(tái)個(gè)體的重要參數(shù)，指紋特征的選取必須具備普遍性、唯一性、穩(wěn)定性和可檢測(cè)性。具體來說，電臺(tái)指紋特征應(yīng)該普遍存在于不同電臺(tái)個(gè)體中且互不相同，不輕易隨外部環(huán)境變化而改變，且可以通過科學(xué)手段進(jìn)行提取和分析[2,4]。

電臺(tái)指紋識(shí)別過程主要包含預(yù)處理、特征提取和分類識(shí)別3 個(gè)步驟，如圖1 所示。信號(hào)的預(yù)處理是指通過信號(hào)處理技術(shù)對(duì)原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和變換，保留并加強(qiáng)有用特征，減少干擾，方便后續(xù)特征的提取和處理。特征提取是指紋識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵所在，是指通過信號(hào)分析方法，從信號(hào)的時(shí)域、頻域等多角度分析并選取能識(shí)別電臺(tái)個(gè)體的信號(hào)特征。分類識(shí)別是指采用數(shù)據(jù)庫比對(duì)方法，對(duì)采集到的指紋特征與先驗(yàn)信息進(jìn)行比對(duì)，最終識(shí)別不同的電臺(tái)個(gè)體，同時(shí)判斷電臺(tái)型號(hào)、通信網(wǎng)絡(luò)組成等其他相關(guān)信息[2,4-5]。

圖1 電臺(tái)指紋識(shí)別原理

2 電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)產(chǎn)生背景

早在20 世紀(jì)七八十年代，國際研究就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)通過捕獲和分析敵軍信號(hào)的頻譜指紋特征，能夠確定通信輻射源的個(gè)體屬性，實(shí)現(xiàn)對(duì)通信輻射源的個(gè)體識(shí)別，進(jìn)而掌握敵軍的大量信息情報(bào)[3,6]。該項(xiàng)技術(shù)起初主要用于戰(zhàn)場(chǎng)上特定型號(hào)雷達(dá)的識(shí)別，隨著以電臺(tái)為代表的無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展，掌握電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為獲取情報(bào)、把握戰(zhàn)局走向的關(guān)鍵內(nèi)容。例如，在阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)中，美軍通過事先捕獲的電臺(tái)信號(hào)識(shí)別出敵方電臺(tái)，迅速制定作戰(zhàn)技術(shù)和安排人員部署，最終準(zhǔn)確快速地清除敵方電臺(tái)，從而一舉摧毀通信網(wǎng)絡(luò)，起到了事半功倍的效果[3]。當(dāng)前發(fā)達(dá)國家對(duì)電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)的研究已經(jīng)相對(duì)成熟，可以根據(jù)截獲的電臺(tái)指紋獲取情報(bào)內(nèi)容、敵我屬性、具體方位、電臺(tái)型號(hào)、威脅等級(jí)以及所在通信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成等信息，進(jìn)而進(jìn)行通信信號(hào)干擾、定點(diǎn)清除等。近年來，隨著我軍科技與裝備力量的不斷進(jìn)步與發(fā)展，我國國內(nèi)高等院校和研究機(jī)構(gòu)逐步意識(shí)到電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)的重要性和急迫性，并著手開展相關(guān)研究。

3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及成果

電臺(tái)指紋識(shí)別作為當(dāng)前通信對(duì)抗領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，已在國內(nèi)外取得了不少研究成果。目前，國內(nèi)外對(duì)該技術(shù)的研究主要包括暫態(tài)特征和穩(wěn)態(tài)特征這兩類頻譜指紋特征的分析和提取[7]。

3.1 暫態(tài)特征研究現(xiàn)狀及成果

電臺(tái)在開關(guān)機(jī)瞬間、通信模式變換等過程中，由于電臺(tái)內(nèi)部儲(chǔ)能元件的過渡過程及其他非線性因素，會(huì)在發(fā)射的信號(hào)上呈現(xiàn)出電臺(tái)個(gè)體特征，這種特征被稱為暫態(tài)特征[1,8]。由于生產(chǎn)設(shè)備及工藝偏差、原料和生產(chǎn)環(huán)境差異、實(shí)際硬件參數(shù)和性能的失配、手工安裝和調(diào)試等各種不確定性因素，會(huì)導(dǎo)致不同電臺(tái)個(gè)體的內(nèi)部硬件電路存在細(xì)微差別。這種硬件上的細(xì)微差別會(huì)體現(xiàn)在暫態(tài)信號(hào)特征上，進(jìn)而反映出電臺(tái)的個(gè)體特征。當(dāng)前國外主要采用小波分析等時(shí)頻分析方法，對(duì)電臺(tái)暫態(tài)特征指紋識(shí)別進(jìn)行大量研究[9]。1995 年， Choe 首先證明通過提取和分析電臺(tái)的暫態(tài)特征，最終可以實(shí)現(xiàn)電臺(tái)個(gè)體的識(shí)別[4,10]。Ellis 等人的研究表明，所有電臺(tái)都具有穩(wěn)定特征，但是由于時(shí)間推移、自身內(nèi)部電路老化、外界自然環(huán)境變化等因素，這些特征可能會(huì)隨之發(fā)生改變[4,11]。

關(guān)于暫態(tài)特征的研究，目前主要存在兩個(gè)難點(diǎn)：一是如何定位暫態(tài)信號(hào)的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)，二是如何提取分類能力強(qiáng)的信號(hào)特征。關(guān)于暫態(tài)信號(hào)起始點(diǎn)的選取問題，一種方法是由Shaw 等人提出的采用信號(hào)時(shí)域分析方法來定位信號(hào)的起始點(diǎn)，再通過實(shí)驗(yàn)方法確定信號(hào)的終止點(diǎn)[4,12]。該方法的缺點(diǎn)是信號(hào)幅度對(duì)噪聲和干擾比較敏感，且方差門限估計(jì)比較困難。另一種主要的暫態(tài)信號(hào)定位算法是采用貝葉斯檢測(cè)器算法[4,13-16]。這種方法通過采用信號(hào)處理算法對(duì)起始點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)和定位，但是并不適用于功率不穩(wěn)定的信號(hào)。對(duì)于如何提取分類能力強(qiáng)的信號(hào)特征問題，主要從時(shí)域和頻域方面分別對(duì)暫態(tài)信號(hào)進(jìn)行研究[4]。Hilbert 變換和離散小波分析方法，可以用來提取多分辨率特征[17]。H.Choe 提出一種小波優(yōu)化算法，執(zhí)行率高，可以快速提取暫態(tài)特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)兩種不同型號(hào)的電臺(tái)個(gè)體識(shí)別率高達(dá)94.3%[4,10]。綜上所述，當(dāng)前國外對(duì)暫態(tài)特征的研究已經(jīng)較為成熟，且方法多樣，準(zhǔn)確率高。

3.2 穩(wěn)態(tài)特征研究現(xiàn)狀及成果

由于實(shí)際復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)通信環(huán)境中暫態(tài)信號(hào)的持續(xù)時(shí)間往往很短，導(dǎo)致獲取暫態(tài)信號(hào)的難度大、噪聲多、樣本數(shù)據(jù)稀少，造成特征提取難度變大。因此，對(duì)穩(wěn)態(tài)信號(hào)的個(gè)體細(xì)微特征的研究非常必要[4]。

簡單來說，電臺(tái)在穩(wěn)定工作狀態(tài)下表現(xiàn)出來的特征稱為穩(wěn)態(tài)特征。當(dāng)前對(duì)于穩(wěn)態(tài)特征提取胡方法，主要包括小波變換、高階譜分析以及高階統(tǒng)計(jì)特性等方法[7]。相對(duì)于暫態(tài)信號(hào)特征提取而言，穩(wěn)態(tài)信號(hào)的個(gè)體特征分析難度更大。因?yàn)楫?dāng)電臺(tái)處于穩(wěn)定工作狀態(tài)時(shí)，電臺(tái)內(nèi)部的個(gè)體差異會(huì)以綜合作用形式疊加到信號(hào)上，而這種差異難以用常規(guī)的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行建模和分析[4]。

穩(wěn)態(tài)信號(hào)的常規(guī)特征主要包括電臺(tái)載頻、通信信號(hào)的瞬時(shí)包絡(luò)、瞬時(shí)頻率、瞬時(shí)相位等時(shí)域特征。載頻分析是信號(hào)處理領(lǐng)域的重點(diǎn)，已有的典型方法包括如子空間分析、時(shí)變Prony 方法、短時(shí)Fourier變換方法等，但是這些方法適用范圍有限，需要改進(jìn)才能更好地發(fā)揮作用[4]。針對(duì)實(shí)際通信環(huán)境信噪比往往較低的情況，Benxiong Huang 等人提出一種改進(jìn)的載頻估計(jì)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)電臺(tái)個(gè)體識(shí)別的功能[18]。Shuhua Xu 等人采用一種時(shí)域分析算法，通過構(gòu)造正交分量來提取信號(hào)瞬時(shí)特征參數(shù)。該算法執(zhí)行簡單，抗干擾能力強(qiáng)[19]。當(dāng)前，對(duì)積分雙譜和選擇雙譜的研究證明，將二維的雙譜變換為一維函數(shù)，可以有效解決高階譜的限制作用[4]。

我國自2001 年提出電臺(tái)指紋概念后，國內(nèi)高校和科研機(jī)構(gòu)開始著手通信電臺(tái)特征方面的研究，目前已取得了不少研究成果[4,20]。2004 年，蔡忠偉提出了信號(hào)指紋識(shí)別系統(tǒng)框架[21]。2006 年，王若冰提出一種改進(jìn)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠有效識(shí)別AM 電臺(tái)[22]。隨著當(dāng)前通信技術(shù)的發(fā)展，暫態(tài)特征和穩(wěn)態(tài)特征以外的隱蔽特征逐步被發(fā)現(xiàn)，而如何采用已有的科學(xué)手段和方法挖掘信號(hào)的隱蔽特征，已經(jīng)成為國內(nèi)外的研究重點(diǎn)。

3.3 特征提取與選擇研究現(xiàn)狀及成果

在電臺(tái)個(gè)體識(shí)別問題中，信號(hào)特征一般成為模式空間中的自變量，現(xiàn)代通信信號(hào)處理技術(shù)往往會(huì)導(dǎo)致模式的維數(shù)很高。高維模式包含的信息量大，會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算資源，還常常因?yàn)椴荒苁諗慷貌坏秸?。因此，必須將信?hào)特征按一定準(zhǔn)則由高維空間映射到較低維空間，而且盡可能去除無效甚至起反作用的信息，保留有用信息，選擇適合作為電臺(tái)指紋的特征參數(shù)[4]。

當(dāng)前，特征提取方法主要包括線性降維方法和非線性降維方法。Fisher 判別分析是最常用的線性投影方法，缺點(diǎn)是適用范圍有限，不適用于類別均值相近的情況以及小樣本問題。此外，投影-尋蹤方法作為一種專門處理高維數(shù)據(jù)的降維方法，在諸多領(lǐng)域已經(jīng)被廣泛應(yīng)用[23]。線性降維方法的優(yōu)點(diǎn)是低維模式下的算法復(fù)雜度低，缺點(diǎn)是不適用于高維模式。非線性降維特征提取方法，包括多維尺度分析、等距特征映射和基于核函數(shù)的非線性特征提取方法，目前得到了較多應(yīng)用[4]。總體來說，非線性特征提取能反映數(shù)據(jù)的非線性結(jié)構(gòu)，但計(jì)算量大；線性特征提取則簡單快速[4]。因此，應(yīng)根據(jù)實(shí)際要求選擇合適的特征提取方法。

3.4 指紋識(shí)別分類器研究現(xiàn)狀及成果

在特征提取和選擇完成后進(jìn)入分類識(shí)別階段，分類器的設(shè)計(jì)對(duì)電臺(tái)個(gè)體識(shí)別具有重要的作用。

1967 年，Cover 和Hart 共同提出了最鄰近法，并構(gòu)建出了傳統(tǒng)的最鄰近距離分類器，適用于特征維度較少且有較好聚類特征的樣本[3]。1982 年，J.Hopfield 提出了對(duì)稱突觸連接的單層Hopfield 網(wǎng)絡(luò)，奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性動(dòng)態(tài)特性和記憶功能的特點(diǎn)，被快速應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中。1995 年，Cortes 等人首先提出了支撐向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）的概念。后人不斷完善該系統(tǒng)，逐步解決了分類器分離性差的問題。目前，基于SVM 的學(xué)習(xí)和分類算法仍是研究的熱點(diǎn)之一[3]。

4 特征參數(shù)的提取

當(dāng)前，國內(nèi)外主要通過捕獲電臺(tái)的開機(jī)信號(hào)，根據(jù)暫態(tài)信號(hào)特征提取和分析方法實(shí)現(xiàn)電臺(tái)的個(gè)體識(shí)別。這是因?yàn)闀簯B(tài)信號(hào)產(chǎn)生在電臺(tái)信號(hào)傳輸初步建立階段，在內(nèi)部電路開關(guān)轉(zhuǎn)換或模式轉(zhuǎn)換瞬間產(chǎn)生，包含了豐富的非線性和非平穩(wěn)特征。暫態(tài)特征表現(xiàn)明顯，很多時(shí)候甚至通過肉眼可以直接觀察到暫態(tài)信號(hào)之間的差異，因此很多電臺(tái)個(gè)體識(shí)別研究都基于暫態(tài)特征[1]。但是，在戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境中，暫態(tài)信號(hào)信噪比往往較低，且存在時(shí)間短、不易捕捉的特點(diǎn)，穩(wěn)態(tài)信號(hào)樣本數(shù)多且容易截獲，因此研究穩(wěn)態(tài)特征很有必要。

圖2 是通信電臺(tái)的簡化模型示意圖，需要發(fā)射的數(shù)據(jù)經(jīng)過擴(kuò)頻信號(hào)發(fā)生器的數(shù)字化處理后，經(jīng)過調(diào)制器和頻率源的共同作用進(jìn)入射頻放大器放大，隨后通過天線發(fā)送出去。由于擴(kuò)頻信號(hào)發(fā)生器的數(shù)字處理過程不會(huì)對(duì)同型號(hào)電臺(tái)信號(hào)造成影響，所以電臺(tái)產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)特征的模塊主要含有模擬電路的調(diào)制器、頻率源和射頻放大器。

圖2 通信電臺(tái)的簡化模型結(jié)構(gòu)

4.1 載 頻

由于電臺(tái)頻率源噪聲會(huì)導(dǎo)致頻譜信號(hào)的頻率或相位產(chǎn)生隨機(jī)起伏，這種頻率源的起伏引起的載頻偏差可以作為電臺(tái)指紋[4]。由于不同電臺(tái)內(nèi)部的晶體振蕩器不同，因此載頻的頻率偏差都是不同的[24]。理論上，只要準(zhǔn)確估計(jì)載頻，依據(jù)載頻偏差特性就可以識(shí)別不同的電臺(tái)個(gè)體。

通信信號(hào)的載頻估計(jì)，一直以來都是研究熱點(diǎn)。常見的方法包括最大似然法、最小二乘法、Kay 法等[4]。這些方法存在頻率估計(jì)精度不夠高、執(zhí)行效率較低、運(yùn)算量較大的缺陷，導(dǎo)致很接近的間隔頻率往往無法識(shí)別。改進(jìn)后的基于FFT 的非參數(shù)估計(jì)算法，如基于內(nèi)插的FFT 算法IFFT、Kay 加權(quán)相位平均法等，可以有效提高載頻估計(jì)精度和算法執(zhí)行效率[25]。其中，Kay 算法計(jì)算速度快，但是僅適用于高信噪比環(huán)境。劉渝提出一種改進(jìn)的自相關(guān)系數(shù)Kay 算法，可以有效提高載頻估計(jì)準(zhǔn)確性[26]。O.Bessen 等人提出一種適用于較低信噪比環(huán)境的非線性最小二乘估計(jì)法[27]。

4.2 雜散特性

由于電臺(tái)內(nèi)部器件的非線性、隨機(jī)噪聲、頻率源不純等因素，通過內(nèi)部硬件電路的層層作用，會(huì)產(chǎn)生各種雜散成分，如互調(diào)頻率、諧波頻率及一些交叉調(diào)制、寄生調(diào)制等。這些雜散成分會(huì)綜合疊加在有用信號(hào)上，導(dǎo)致電臺(tái)最終發(fā)送信號(hào)具備個(gè)體指紋特征。這些特征可通過時(shí)域、頻譜和時(shí)頻分析方法提取出來[3]。

常用的信號(hào)包絡(luò)提取方法有全波整流法、檢波濾波法等，但是精度不高，抗干擾能力較差。目前，提取包絡(luò)的主流算法是Hilbert 變換法和Teager-Kaiser 法。Hilbert 法能夠大致反映實(shí)際信號(hào)的瞬時(shí)包絡(luò)特性，但是包含了部分多余頻帶，且抗干擾能力差。Teager-Kaiser 法計(jì)算簡單，同樣存在抗干擾能力差的缺陷。徐書華提出一種改進(jìn)型的包絡(luò)提取方法，包絡(luò)提取精度較高且具有一定的抗噪能力[4]。王健提出一種改進(jìn)的譜對(duì)稱性算法，消除了算法對(duì)于載波估計(jì)的依賴，且進(jìn)一步分離了不同電臺(tái)特征落點(diǎn)的參雜[3]。

4.3 矩形積分雙譜

實(shí)際經(jīng)過編碼和調(diào)制后的電臺(tái)的細(xì)微特征表現(xiàn)為非線性和非高斯性，常用的低階矩和功率譜分析方法難以解決識(shí)別問題，還應(yīng)綜合高階譜特征，以獲取更為完備的電臺(tái)特征參數(shù)集。高階譜的優(yōu)勢(shì)在于可以完全抑制非平穩(wěn)信號(hào)的高斯有色噪聲的影響[4]。

徐書華采用高階譜對(duì)矩形積分雙譜特征進(jìn)行約簡后作為電臺(tái)識(shí)別指紋[4]。吳啟軍提出一種基于矩形積分雙譜的核主元分析法，降低了特征維，提高了電臺(tái)識(shí)別率[5]。

5 發(fā)展前景

當(dāng)前，電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)在國內(nèi)外發(fā)展迅速。隨著軍事無線指揮、單兵作戰(zhàn)通信系統(tǒng)、機(jī)載車載無線通信系統(tǒng)等無線通信技術(shù)在軍事中的廣泛應(yīng)用，以電臺(tái)為代表的無線發(fā)射器的指紋識(shí)別技術(shù)有著更廣闊的應(yīng)用前景[3]。

5.1 軍事方面

5.1.1 保護(hù)頻譜資源，加強(qiáng)管理

電磁頻譜作為有限的、不可再生的戰(zhàn)略資源，只有部分應(yīng)用于軍事，絕大部分應(yīng)用于民用，而未來戰(zhàn)場(chǎng)裝備數(shù)量多、種類全、電臺(tái)密度大、電磁環(huán)境日益復(fù)雜，因此必須對(duì)有限的電磁頻譜資源進(jìn)行科學(xué)合理的劃分及管理，減少通信干擾保證信息化作戰(zhàn)中取得更多頻譜優(yōu)勢(shì)，獲得戰(zhàn)爭(zhēng)的主動(dòng)權(quán)。有關(guān)資料顯示，海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中，無線電頻率管理的無線網(wǎng)絡(luò)由7 500 多個(gè)高頻網(wǎng)、1 200 多個(gè)甚高頻網(wǎng)和7 000 個(gè)特高頻網(wǎng)組成[24]。可見，電磁頻譜的有效管理直接決定我軍未來能否取得戰(zhàn)場(chǎng)制電磁權(quán)。因此，對(duì)電磁頻譜資源開展科學(xué)合理的管理，是當(dāng)前也是未來不可或缺的重要研究內(nèi)容。

5.1.2 通信對(duì)抗

在當(dāng)今復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境中，運(yùn)用電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)可以識(shí)別對(duì)方電臺(tái)的敵我屬性、監(jiān)測(cè)敵方電臺(tái)，進(jìn)而實(shí)施通信干擾和定點(diǎn)清除。同時(shí)，可以鎖定電臺(tái)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，甚至是判定通信網(wǎng)絡(luò)組成，進(jìn)一步分析其軍事部署和作戰(zhàn)計(jì)劃，從而把握戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)[5,28]。

5.2 民用方面

5.2.1 識(shí)別和檢測(cè)非法用戶

當(dāng)前需要加強(qiáng)通信頻譜的監(jiān)測(cè)和管理，保證公民的合法通信，嚴(yán)防非法用戶對(duì)無線頻譜的非法利用和干擾。通過建立合法用戶個(gè)體特征庫，對(duì)電臺(tái)個(gè)體的特征分析，有效識(shí)別非法用戶使用頻譜資源的行為，并且對(duì)其非法行為開展跟蹤偵查[1,5]。

5.2.2 加強(qiáng)無線網(wǎng)絡(luò)安全

當(dāng)前，無線網(wǎng)絡(luò)安全策略均建立在應(yīng)用層的范圍，一旦非法用戶竊取了密鑰等信息，網(wǎng)絡(luò)就被入侵。如果結(jié)合電臺(tái)等無線發(fā)射機(jī)硬件的個(gè)體指紋特征，再結(jié)合物理層的身份驗(yàn)證和應(yīng)用層的密鑰管理，雙管齊下，將極大地提高當(dāng)前無線通信網(wǎng)絡(luò)的安全性能[1]。

5.2.3 產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)

電臺(tái)等無線發(fā)射機(jī)的指紋特征，既可以用于區(qū)別不同的無線發(fā)射機(jī)個(gè)體，也可以用于判別同一型號(hào)設(shè)備生產(chǎn)工藝的一致性。由于采用的元器件和同一流水線的生產(chǎn)工藝都相同，所以同一型號(hào)無線發(fā)射機(jī)的指紋特征應(yīng)該保持較好的一致性。如果指紋特征出現(xiàn)較大的變動(dòng)，可以判斷元器件或者生產(chǎn)工藝中出現(xiàn)的問題，進(jìn)而穩(wěn)定產(chǎn)品的質(zhì)量[1]。

6 結(jié) 語

本文回顧了電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展背景，較為詳細(xì)地分析了電臺(tái)暫態(tài)指紋、穩(wěn)態(tài)指紋、指紋提取方法和指紋分類器的具體內(nèi)涵和當(dāng)前國內(nèi)外已經(jīng)取得的研究成果，重點(diǎn)分析了可行的特征參數(shù)提取方法和可以提取的電臺(tái)指紋參數(shù)類型，并在此基礎(chǔ)上討論了電臺(tái)指紋識(shí)別技術(shù)在軍事和民用上的應(yīng)用前景和發(fā)展趨勢(shì)。

在未來信息化電磁斗爭(zhēng)中，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境處于極其復(fù)雜的電磁環(huán)境下，作戰(zhàn)雙方的大多的智能化武器均利用電磁頻譜進(jìn)行偵察與反偵察、干擾與反干擾等軍事活動(dòng)，因此奪取制電磁權(quán)是戰(zhàn)爭(zhēng)成敗的關(guān)鍵。另外，以美國為首的一批發(fā)達(dá)國家的情報(bào)部門，正是通過自由電磁空間來竊取別國的機(jī)密情報(bào)、最新科學(xué)技術(shù)等信息。因此，電磁頻譜的安全在信息化戰(zhàn)爭(zhēng)、國家信息安全和國防安全等方面具有不可估量的作用，而以電臺(tái)識(shí)別技術(shù)為代表的電磁技術(shù)的相關(guān)研究必定會(huì)在未來得到長足發(fā)展。