О задаче идентификации объектов с использованием информации о состоянии канала и характеристик сигнала

Технология идентификации радиочастотного сигнала - это метод аутентификации без пароля на основе аппаратного обеспечения физического уровня устройства. Технология аутентификации на физическом уровне обеспечивает широкую платформу для решения проблем безопасности беспроводной связи. Но пока такие технологии, ещё не получили должного развития и поэтому актуальны для исследований. В работе рассмотрены уникальные характеристики радиосигнала, а также исследованы свойства самоподобия сигнала с помощью индекса Хёрста. Для расчета индекса Хёрста в качестве примера взяты несколько типов модуляции сигналов, а метод анализа R/S реализуется на основе программирования на языке Python. Полученные результаты свидетельствуют о наличии свойства самоподобия у разных типов сигналов и могут быть использованы для дальнейшего изучения характеристик сигнала.

On object identification using channel state information and signal characteristics

Radio Frequency Identification is a passwordless authentication technology based on the physical layer hardware of the device. Physical layer authentication technology provides a broad platform for addressing wireless security issues. But so far, such technologies have not yet received proper development and, therefore, are relevant for research. At present, research on physical layer security authentication technology is still in its infancy, and its underlying theory has not kept pace with the development of other wireless communication technologies. Since the radio frequency signal has materiality, information content, transitivity, vulnerability and divisibility, these features are similar to a biological gene. An unique characteristics of the radio signal, and also investigates the properties of the self-similarity of the signal using the Hurst index are considered in this paper. Several types of signal modulation are taken as an example for the calculating the Hurst index , and the R/S analysis method is implemented based on Python programming. The results obtained indicate the presence of the self-similarity property for different types of signals and can be used to further study the characteristics of the signal.